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摘要
通过甘蓝型油菜种子染色体上的基因位点来预测其成熟期籽粒千粒重的值，以更好地把控油菜籽粒的产油量。在基因数据维度过高的情况下，提出的混合式特征选择算法很好地避免了传统特征选择方法浪费计算资源和训练时间过长的两大弊端。使用了本实验制定的特征选举规则不仅使千粒重的预测精度提高了6.212%,同时其筛选结果集中还包含了已经被现有技术证实6个与千粒重相关的单核苷酸多态性(SNP)位点。
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通过甘蓝型油菜种子染色体上的基因位点来预测其成熟期籽粒千粒重的值，以更好地把控油菜籽粒的产油量。在基因数据维度过高的情况下，提出的混合式特征选择算法很好地避免了传统特征选择方法浪费计算资源和训练时间过长的两大弊端。使用了本实验制定的特征选举规则不仅使千粒重的预测精度提高了6.212%,同时其筛选结果集中还包含了已经被现有技术证实6个与千粒重相关的单核苷酸多态性(SNP)位点。
