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龙图腾网获悉广西壮族自治区农业科学院申请的专利一种甘蔗杂交组合智能选配方法、系统、设备及介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119296642B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-13发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411321893.X，技术领域涉及：G16B25/00；该发明授权一种甘蔗杂交组合智能选配方法、系统、设备及介质是由李鸣;经艳;何姗珊;曾媛;罗霆;方位宽;闫海峰;杨祖丽;雷敬超;陈家福;梁朝旭设计研发完成，并于2024-09-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种甘蔗杂交组合智能选配方法、系统、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明涉及一种甘蔗杂交组合智能选配方法、系统、设备及介质，该方法包括：获取多个甘蔗亲本；以多个所述甘蔗亲本中的任意两个甘蔗亲本作为一个杂交组合，根据每个所述甘蔗亲本的表现性状，预测每一个所述杂交组合对应的表型；根据各个所述杂交组合对应的表型和预设的价值评估规则，评估每个所述杂交组合的价值；根据各个所述杂交组合的价值，确定目标杂交组合。通过本发明的方法，无需等到各个杂交组合真的培育出后代再进行目标杂交组合的选配，从而减少工作量，节省育种年限，提升选配效率。

本发明授权一种甘蔗杂交组合智能选配方法、系统、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种甘蔗杂交组合智能选配方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取多个甘蔗亲本； 以多个所述甘蔗亲本中的任意两个甘蔗亲本作为一个杂交组合，根据每个所述甘蔗亲本的表现性状，预测每一个所述杂交组合对应的表型； 根据各个所述杂交组合对应的表型和预设的价值评估规则，评估每个所述杂交组合的价值； 根据各个所述杂交组合的价值，确定目标杂交组合； 所述根据每个所述甘蔗亲本的表现性状，预测每一个所述杂交组合对应的表型是基于表型预测模型确定的，所述表型预测模型是基于以下方式训练得到的： S1，获取多个甘蔗样本亲本的SNP基因数据和表型数据，并对各个所述SNP基因数据和表型数据进行预处理； S2，对于每个所述SNP基因数据，对预处理后的所述SNP基因数据进行数值映射，得到数值映射后的基因序列； S3，对于每个所述数值映射后的基因序列，对数值映射后的基因序列采用固定窗口进行离散傅里叶变换，计算变换后每个窗口序列的功率谱曲线，判断每个窗口是否为蛋白质编码区，并根据判断结果对蛋白质编码区进行特征增强，得到特征增强后的基因序列； S4，对于每个所述特征增强后的基因序列，将特征增强后的基因序列进行小波变换得到高频特征和低频特征，对高频特征进行去噪，对低频特征进行小波逆变换，采用低频特征、去噪后的高频特征、小波逆变换后的低频特征以及作为标签的预处理后的表型数据，对初始网络进行第一次训练，得到第一预测表型； S5，获取多个甘蔗样本亲本的转录组和代谢组； S6，对于每个所述甘蔗样本亲本，将所述甘蔗样本亲本的SNP基因数据、转录组和代谢组作为训练数据； S7，将所有预处理后的表型数据中相同的表型作为目标表型，计算所述目标表型对应的每个甘蔗样本亲本对应的各个训练数据之间的第一相似度，并利用第一相似度构造每个所述甘蔗样本亲本的图结构数据； S8，采用各个所述甘蔗样本亲本的图结构数据和预处理后的表型数据，对所述初始网络进行第二次训练，得到第二预测表型； S9，根据各个所述第一预测表型和各个所述预处理后的表型数据，计算得到所述初始网络的第一损失函数值； S10，根据各个所述第二预测表型和各个所述预处理后的表型数据，计算得到所述初始网络的第二损失函数值； S11，将多个甘蔗样本亲本划分为测试样本和训练样本； S12，选取多个训练模型，所述训练模型至少包括GBLUP模型和RRBLUP模型；所述训练模型的输入为多个甘蔗样本亲本的训练数据，输出为实际表型值； S13，用所有所述训练样本的训练数据和对应的实际表型值训练所述训练模型，得到多个优化模型； S14，将所有所述测试样本的训练数据分别输入至各个所述优化模型，得到与各所述优化模型对应的且与第一特征参数对应的第三预测表型，其中，第一特征参数为所有甘蔗样本亲本中，相同的甘蔗样本亲本中的一个甘蔗样本亲本对应的特征参数； S15，根据各所述优化模型对应的所有所述测试样本的第三预测表型与所述实际表型值计算得到与各所述优化模型对应的关联度值；根据各个所述关联度值，确定第三损失函数值； S16，根据所述第一损失函数值、所述第二损失函数值和所述第三损失函数值，对所述初始网络进行训练，得到所述表型预测模型。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人广西壮族自治区农业科学院，其通讯地址为：530007 广西壮族自治区南宁市西乡塘区大学东路174号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。