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申请/专利权人：曲阜师范大学
摘要：本发明公开了一种基于两阶段自适应特征学习的circRNA‑疾病关联预测方法AGDFCDA，包括以下步骤：首先，AGDFCDA分别融合circRNA和疾病的多种相似性，结合关联网络构造circRNA‑疾病异构网络；其次，AGDFCDA设计了一种两阶段特征学习策略，在第一阶段将融合相似性作为初始特征，应用全连接神经网络，减少circRNA和疾病的噪声和冗余信息，实现特征的初步提取；在第二阶段，AGDFCDA引入自适应图卷积网络，深入挖掘异构网络中的拓扑结构信息和节点属性信息，以学习更全面的circRNA和疾病特征表示；最后，通过多层感知器实现circRNA和疾病的潜在关联预测。本发明设计的两阶段特征学习策略，能够充分挖掘circRNA和疾病的隐藏特征，有效提高了模型的预测能力。
主权项：1.一种基于两阶段自适应特征学习的circRNA-疾病关联预测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：步骤1：提出两阶段特征学习策略，在第一阶段应用全连接神经网络，减少circRNA和疾病的冗余信息，实现特征的初步提取；步骤2：引入自适应图卷积网络，在第二阶段基于circRNA-疾病异构网络自适应地学习邻居节点之间的关系，深入挖掘网络拓扑结构和节点属性信息，学习更全面的特征表示。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 曲阜师范大学 一种基于两阶段自适应特征学习的circRNA-疾病关联预测方法
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