登录 | 注册 | 退出 | 公司首页 | 繁体中文 | 满意度调查
综合馆
随机森林算法在小麦育种辅助评价中的应用
  • 摘要

    为了提高育种领域选种的准确率同时缩短品种培育年限,利用改进的随机森林算法根据小麦育种历史数据构建评价模型.在训练分类器之前,利用改进的SMOTE算法来改善训练样本集中的非平衡现象;在基分类器训练完成后,测试单个分类器的性能并剔除性能较差的基分类器,实现随机森林中基分类器的筛选.实验结果表明,文中提出的算法在小麦种质评价方面取得了不错的效果,可以辅助育种工作者进行品种选育.

  • 作者

    邹永潘  王儒敬  李伟  ZOU Yong-Pan  WANG Ru-Jing  LI Wei 

  • 作者单位

    中国科学院合肥物质科学研究院合肥智能机械研究所,合肥230031;中国科学技术大学,合肥230026/中国科学院合肥物质科学研究院合肥智能机械研究所,合肥,230031

  • 刊期

    2017年12期 ISTIC

  • 关键词

    小麦育种评价  非平衡数据集  随机森林  改进的SMOTE方法  wheat breeding evaluation  imbalanced datasets  random forest  improved SMOTE 

相似文献 查看更多>>
18.232.188.251