26年WP电子信息工程 基于长短期记忆性网络的小麦表型预测方法9.99-AI0.0全日(16212字).docx

WHKJ 大学本科毕业设计摘 要小麦属于我国主要的粮食作物，对其表型进行准确预测可以提高育种效率，并保障粮食安全。但是传统基因组预测方法很难完全捕捉基因之间的复杂关联和长距离依赖，怎样从基因组数据中获取基因之间的复杂关联和长距离依赖，提高表型预测精度，是小麦分子育种领域需要解决的重要问题。本文提出一种以长短期记忆网络 LSTM 为主体，与卷积神经网络 CNN 进行结合的小麦表型预测方法。该方法运用 CNN 对基因组数据的局部短程特征进行提取，并模拟加性遗传效应，同时使用 LSTM 对序列长距离依赖关系进行建模，以表征上位遗传效应，从而形成多层...