【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及植物组织培养领域，特别是一种基于人工智能对植物组织培养进行单目标优化的方法。
技术介绍
1、植物组织培养技术作为现代植物生物技术的重要分支，已在农业、园艺、药物生产等领域取得广泛应用。早期的植物组织培养主要依赖于人工经验和试验，研究人员通过手动调节环境条件如温度、湿度、光照等，试图提高植物的生长速度和质量。然而，这种经验式的方法存在较大的局限性，无法充分利用植物生长过程中大量的环境参数和代谢数据，且对培养条件的优化缺乏系统性和自动化。随着现代生物技术和信息技术的进步，基于大数据分析和机器学习的植物组织培养优化方法逐渐成为研究热点。例如，近年来，代谢组学、基因组学等高通量数据的应用，使得植物的生长过程能被精确地监测与分析，为优化植物组织培养条件提供了重要的理论依据和技术手段。
2、尽管如此，现有技术仍面临不少挑战。一方面，传统的植物组织培养技术往往依赖人工经验或简单的实验设计，无法在复杂环境条件下实现智能化、自动化的优化。另一方面，尽管已有一些基于代谢组学和环境参数的植物生长预测模型，但这些模型大多缺乏实时更新能...
【技术保护点】
1.一种基于人工智能对植物组织培养进行单目标优化的方法，其特征在于：包括，
2.如权利要求1所述的基于人工智能对植物组织培养进行单目标优化的方法，其特征在于：所述搭建植物组织培养环境，采集环境参数并预处理，具体步骤为，
3.如权利要求2所述的基于人工智能对植物组织培养进行单目标优化的方法，其特征在于：所述环境参数包括温度、湿度、光照强度和二氧化碳浓度。
4.如权利要求3所述的基于人工智能对植物组织培养进行单目标优化的方法，其特征在于：所述使用质谱和液相色谱分析测定植物组织的代谢组学数据，结合环境参数设定单目标优化培养目标，具体步骤为
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【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能对植物组织培养进行单目标优化的方法，其特征在于：包括，
2.如权利要求1所述的基于人工智能对植物组织培养进行单目标优化的方法，其特征在于：所述搭建植物组织培养环境，采集环境参数并预处理，具体步骤为，
3.如权利要求2所述的基于人工智能对植物组织培养进行单目标优化的方法，其特征在于：所述环境参数包括温度、湿度、光照强度和二氧化碳浓度。
4.如权利要求3所述的基于人工智能对植物组织培养进行单目标优化的方法，其特征在于：所述使用质谱和液相色谱分析测定植物组织的代谢组学数据，结合环境参数设定单目标优化培养目标，具体步骤为，
5.如权利要求4所述的基于人工智能对植物组织培养进行单目标优化的方法，其特征在于：所述基于环境参数和代谢组学数据，通过随机森林算法构建代谢组学分析模型，具体步骤为，
6.如权利要求5所述的基于人工智能对植物组织培养进行单目标优化的...
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