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申请/专利权人：天津商业大学
摘要：本发明涉及一种基于融合多源特征的植物外源性微肽预测方法，其技术特点是：从公共数据库中搜集植物微肽数据并进行预处理；构建用于模型训练和测试的数据集；基于多粒度扫描，分别抽取多源特征进行特征降维处理；将降维后的多源特征输入到异构机器学习模型中，获取分类向量，得到变换后的多源特征；通过级联森林对多源特征进行深层表征，获取多源级联特征；使用级联特征训练多个机器学习模型，基于集成学习stacking策略融合模型，实现对多源特征的融合并对植物外源性微肽进行预测。本发明设计合理，实现了基于融合多源特征的植物外源性微肽的预测功能，能够准确和有效预测植物miPEPs。
主权项：1.一种基于融合多源特征的植物外源性微肽预测方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1、从公共数据库中搜集植物微肽数据，并对获取的数据进行预处理，创建知识库对数据进行筛选，提高数据可信度；步骤2、对步骤1得到的数据进行整合，构建用于模型训练和测试的数据集，对极端不平衡数据集基于下采样进行拆分，以获得若干个平衡的子数据集；步骤3、基于深度森林的多粒度扫描结构，分别抽取多源特征，通过EFISS-ES特征选择方法进行特征降维处理；将降维后的多源特征输入到异构机器学习模型中，获取分类向量，得到变换后的多源特征；步骤4、基于深度森林的级联森林结构，对多源特征进行深层表征，获取多源级联特征；步骤5、使用级联特征训练多个机器学习模型，基于集成学习stacking策略融合多个机器学习模型，对多源特征进行融合并对植物外源性微肽进行预测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 天津商业大学 基于融合多源特征的植物外源性微肽预测方法
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