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申请/专利权人：河南大学
摘要：本发明涉及生物信息学技术领域，具体涉及基于样本相似性网络和图卷积网络的玉米性状预测方法，该方法包括：获取玉米多组学数据；利用相似性网络融合方法构建多组学样本相似性网络；利用主成分分析方法得到玉米各组学数据的主成分分数矩阵并进行串联拼接，获得多组学节点特征矩阵；将多组学样本相似性网络和多组学节点特征矩阵输入到图卷积网络中进行训练；通过全连接层预测器得到对玉米性状的预测结果。本发明利用玉米样本间存在的相似性信息，建立了一个综合的多组学样本相似性网络，并通过图卷积网络有效挖掘了不同玉米组学数据间的关联和交互信息，提高了对玉米性状预测的准确度。
主权项：1.基于样本相似性网络和图卷积网络的玉米性状预测方法，其特征在于，包括以下步骤：获取玉米多组学数据；利用相似性网络融合方法构建多组学样本相似性网络；利用主成分分析得到玉米各组学数据所对应的主成分分数矩阵，并将各组学的主成分分数矩阵串联，获得包含多组学特征信息的节点特征矩阵；将所述多组学样本相似性网络和所述节点特征矩阵分别作为图的结构信息和节点特征信息输入到图卷积网络中进行训练；将图卷积网络的输出层与一个全连接层预测器进行连接，得到对玉米性状的预测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 河南大学 基于样本相似性网络和图卷积网络的玉米性状预测方法
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