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申请/专利权人：山东省农业技术推广中心(山东省农业农村发展研究中心)

摘要：本发明涉及农业科技技术领域，具体涉及玉米种子抗逆性数据分析与处理方法，包括以下步骤：S1：从不同地区收集玉米种子样本，同时利用环境传感器收集与种子生长相关的环境数据；S2：获取种子的生长状态和形态特征；S3：分析种子的表型特征和环境数据之间的关联；S4：建立抗逆性预测模型；S5：利用S4中建立的抗逆性预测模型，对新收集的玉米种子样本进行抗逆性预测；S6：基于预测结果，动态调整玉米种子的种植策略。本发明，通过整合先进的数据分析技术和环境监测，能够快速准确地评估玉米种子的抗逆性，并动态调整种植策略，从而显著提高作物适应性和生产效率，减少资源浪费，并为应对气候变化带来的农业挑战提供有效支持。

主权项：1.玉米种子抗逆性数据分析与处理方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：从不同地区收集玉米种子样本，同时利用环境传感器收集与种子生长相关的环境数据，包括温度、湿度、光照强度和土壤盐分浓度；S2：对所述样本进行非破坏性表型成像，采用高分辨率成像技术获取种子的生长状态和形态特征；S3：将表型成像数据和环境数据输入预设的机器学习模型中，所述机器学习模型由卷积神经网络和递归神经网络组成，用于分析种子的表型特征和环境数据之间的关联；S4：利用贝叶斯网络，从S3中获得的关联数据中识别出与抗逆性相关的特征，并建立抗逆性预测模型，所述S4具体包括：S41：将S3中提取的综合特征向量输入到贝叶斯网络中，初始化贝叶斯网络的结构和参数，贝叶斯网络由节点和边组成，节点表示变量，边表示变量之间的条件依赖关系；S42：利用先验知识和数据驱动的方法构建贝叶斯网络结构，数据驱动的方法为结构学习算法，包括K2算法或贪心搜索算法；S43：根据构建好的贝叶斯网络结构，计算网络中各个节点的条件概率分布，条件概率分布的参数通过最大似然估计进行估计，具体公式为： ；其中，表示同时出现及其父节点的次数，表示父节点出现的次数；S44：在贝叶斯网络中进行推理，通过贝叶斯推理方法，计算综合特征向量中各特征对玉米种子抗逆性的条件概率，推理公式为： ，其中，为在证据下的后验概率，为在条件下证据的概率，为的先验概率，为证据的概率；S45：利用识别出的特征，建立抗逆性预测模型；S5：利用S4中建立的抗逆性预测模型，对新收集的玉米种子样本进行抗逆性预测，生成预测结果；S6：基于S5的预测结果，动态调整玉米种子的种植策略。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 山东省农业技术推广中心(山东省农业农村发展研究中心) 玉米种子抗逆性数据分析与处理方法