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摘要：本发明公开一种混合鲸鱼优化和BP神经网络的拷贝数变异检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：数据的预处理，使用BWA软件将从NGS中获取的测序样本文件与参考序列进行比对，从而得到BAM文件，利用SAMtools从BAM文件中提取出ReadCount配置文件；S2：特征提取，设置四个特征值Ri,Gi,Ci,Qi，从读段信息中提取出来；S3：BP神经网络的构建；S4：改进鲸鱼优化算法，对鲸鱼优化算法算法进行改进。本发明涉及检测技术领域，具体地讲，涉及一种混合鲸鱼优化和BP神经网络的拷贝数变异检测方法。本发明要解决的技术问题是提供一种混合鲸鱼优化和BP神经网络的拷贝数变异检测方法，方便拷贝数变异检测。
主权项：1.一种混合鲸鱼优化和BP神经网络的拷贝数变异检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：数据的预处理，使用BWA软件将从NGS中获取的测序样本文件与参考序列进行比对，从而得到BAM文件，利用SAMtools从BAM文件中提取出ReadCount配置文件；S2：特征提取，设置四个特征值Ri,Gi,Ci,Qi，从读段信息中提取出来，其中，S3：BP神经网络的构建；S4：改进鲸鱼优化算法，对鲸鱼优化算法进行改进，通过设计两种种群初始化策略和三种基于自适应惯性权重的变化机制的位置更新策略来提高鲸鱼优化算法的性能；S41：种群初始化；S42：位置更新；S43：局部搜索；S5：采用IWOA算法优化BP神经网络。
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百度查询： 云南师范大学 一种混合鲸鱼优化和BP神经网络的拷贝数变异检测方法
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