【摘 要】
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依靠基因调控网络来预测农作物的表现型,对于保障全球的粮食安全有着极其重要的意义。提出了一种基于笛卡尔遗传规划（Cartesian genetic programming）和线性递减惯性权重粒子群
【机 构】
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南京航空航天大学计算机科学与技术学院
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依靠基因调控网络来预测农作物的表现型,对于保障全球的粮食安全有着极其重要的意义。提出了一种基于笛卡尔遗传规划（Cartesian genetic programming）和线性递减惯性权重粒子群优化（linear decreasing inertia weightparticle swarm optimization）的混合算法,用于基因调控网络的建模。进一步,为了验证算法的有效性,将算法应用于拟南芥开花调控系统的模型重建问题。最后通过计算机仿真实验表明,该算法能够根据农作物的基因型和环境情况,重建出能够
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