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公开(公告)号：CN117743954A
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202311762345.6
申请日：2023-12-20
Applicant: 桂林理工大学
IPC: G06F18/2411 , G06F18/214 , G06N3/006 , G16H50/30
Abstract: 本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及一种基于深度森林模型的疾病表型预测方法，包括将微生物丰度数据输入预处理模块，构造基于系统发育树的特征矩阵；将微生物丰度矩阵和基于系统发育树的特征矩阵作分别进入改进的深度森林模块中学习新的特征表示，在改进的深度森林模块的级联层中，每层的森林单元生成类向量，将生成的类向量和原始向量拼接组成新的特征向量；将新的特征向量输入学习模块，学习模块双通道的架构分别学习两种模式下新的特征表示；将两种模式的新的特征表示融合后作为预测模块的输入，预测模块对同一森林中的所有树进行平均，取最大概率的类作为模型的输出预测，得到预测结果。
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