基于深度学习的小麦育种数据异常检测与系统开发研究

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一、前言

随着高通量表型平台、基因测序技术与物联网传感设备在小麦育种中的广泛应用，育种数据呈现爆炸式增长，其多源异构、高维稀疏与动态演化特征日益凸显。然而，受设备故障、环境干扰及人为操作等因素影响，数据中普遍存在各类异常，严重干扰全基因组关联分析、预测建模与品种筛选等关键环节。传统统计或规则——based异常检测方法难以应对复杂非线性关系与无标注场景。（剩余6261字）

试读结束

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