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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.