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公开(公告)号：CN112817959B
公开(公告)日：2023-03-24
申请号：CN202110213760.0
申请日：2021-02-25
Applicant: 西北大学
IPC: G06F16/215 , G06F16/22 , G06N5/01
Abstract: 本发明公开了基于多度量指标权重的古生物形态系统发育树构建方法，包括：对待处理的古生物形态学数据缺失插补形成完整数据集；根据古生物形态学数据的层次特点选择度量指标；对决策点数据的度量指标生成随机权重值，获取度量指标组合；采用进化算法扩充初始种群，形成扩充后的新种群；计算古生物物种间距离，根据该距离划分当前决策点的古生物形态学数据；采用Fitch算法评估当前决策点的划分结果，保留最优分割；判断最优分割后的两个分枝是否均为单一古生物物种，是则保留，否则重新初始化权重分配；本发明可以将多个不同量纲的度量指标共同用于古生物系统发育树构建，克服了使用单一度量指标计算古生物物种间距离片面性的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111462812B
公开(公告)日：2023-03-24
申请号：CN202010168038.5
申请日：2020-03-11
Applicant: 西北大学
Abstract: 本发明公开了一种基于特征层次的多目标系统发育树构建方法，该方法结合形态数据的特征描述，首先生成对应的特征层次关系，并结合特征之间的依赖关系对缺失值进行估计，从而得到完整的数据集；然后结合基于不可适用Fitch算法的最大简约原则和最大似然原则，进行并行多目标系统发育树构建，不仅能够很好地度量不可适用数据带来的问题，也避免了单一原则下建树的局限性。相较于传统系统发育分析方法，能够很好地解决缺失数据、不可适用数据造成的树结构不确定性问题，并通过多种建树原则，为生物学家研究物种进化提供依据。
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公开(公告)号：CN112837739A
公开(公告)日：2021-05-25
申请号：CN202110126970.6
申请日：2021-01-29
Applicant: 西北大学
Abstract: 本发明提供了一种基于自编码器与蒙特卡洛树的层次化特征系统发育模型，该模型具体包括以下步骤：步骤一，将采集到的化石进行人工特征提取得到分类单元的特征矩阵，即得到形态学数据集；步骤二，链式方程进行多重预插补，使用缺失数据集训练自编码器，对预插补数据进行矫正；步骤三，将层次化特征导致的不可适用数据作为额外的特征进行处理，使用邻接法建立邻接树；步骤四，使用步骤三得到的邻接树对蒙特卡洛树进行初始化，然后使用步骤二得到的完整数据集，采用蒙特卡洛树搜索算法进行系统发育树构建。本发明将系统发育树构建转化为决策路径选择，能有效避免搜索陷入局部最优的问题。能有效平衡搜索的深度与广度，提高搜索速度。
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公开(公告)号：CN111462812A
公开(公告)日：2020-07-28
申请号：CN202010168038.5
申请日：2020-03-11
Applicant: 西北大学
Abstract: 本发明公开了一种基于特征层次的多目标系统发育树构建方法，该方法结合形态数据的特征描述，首先生成对应的特征层次关系，并结合特征之间的依赖关系对缺失值进行估计，从而得到完整的数据集；然后结合基于不可适用Fitch算法的最大简约原则和最大似然原则，进行并行多目标系统发育树构建，不仅能够很好地度量不可适用数据带来的问题，也避免了单一原则下建树的局限性。相较于传统系统发育分析方法，能够很好地解决缺失数据、不可适用数据造成的树结构不确定性问题，并通过多种建树原则，为生物学家研究物种进化提供依据。
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公开(公告)号：CN112837739B
公开(公告)日：2022-12-02
申请号：CN202110126970.6
申请日：2021-01-29
Applicant: 西北大学
Abstract: 本发明提供了一种基于自编码器与蒙特卡洛树的层次化特征系统发育模型，该模型具体包括以下步骤：步骤一，将采集到的化石进行人工特征提取得到分类单元的特征矩阵，即得到形态学数据集；步骤二，链式方程进行多重预插补，使用缺失数据集训练自编码器，对预插补数据进行矫正；步骤三，将层次化特征导致的不可适用数据作为额外的特征进行处理，使用邻接法建立邻接树；步骤四，使用步骤三得到的邻接树对蒙特卡洛树进行初始化，然后使用步骤二得到的完整数据集，采用蒙特卡洛树搜索算法进行系统发育树构建。本发明将系统发育树构建转化为决策路径选择，能有效避免搜索陷入局部最优的问题。能有效平衡搜索的深度与广度，提高搜索速度。
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公开(公告)号：CN112817959A
公开(公告)日：2021-05-18
申请号：CN202110213760.0
申请日：2021-02-25
Applicant: 西北大学
IPC: G06F16/215 , G06F16/22 , G06N5/00
Abstract: 本发明公开了基于多度量指标权重的古生物形态系统发育树构建方法，包括：对待处理的古生物形态学数据缺失插补形成完整数据集；根据古生物形态学数据的层次特点选择度量指标；对决策点数据的度量指标生成随机权重值，获取度量指标组合；采用进化算法扩充初始种群，形成扩充后的新种群；计算古生物物种间距离，根据该距离划分当前决策点的古生物形态学数据；采用Fitch算法评估当前决策点的划分结果，保留最优分割；判断最优分割后的两个分枝是否均为单一古生物物种，是则保留，否则重新初始化权重分配；本发明可以将多个不同量纲的度量指标共同用于古生物系统发育树构建，克服了使用单一度量指标计算古生物物种间距离片面性的问题。
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