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申请/专利权人：福州大学
摘要：本发明提供一种基于多组学集成和深度图卷积网络的癌症亚型分类预测装置，包括：自编码器模块、相似性网络融合模块和深度图卷积网络；所述自编码器模块用于接收多组学数据集，以对每种组学数据的基因特征进行特征提取，将其转化为更具有代表性的低维特征表示，最后将各个组学降维后的特征矩阵加权相加得到融合特征矩阵；所述相似性网络融合模块用于接收多组学数据集，以生成患者相似性网络；所述深度图卷积网络基于所述特征矩阵和患者相似性网络内进行迭代训练以学习患者节点的嵌入表示；通过线性分类层获得分类结果，根据该损失函数使用反向传播和梯度下降算法更新，基于最优模型输出待测患者节点对应的分类结果。
主权项：1.一种基于多组学集成和深度图卷积网络的癌症亚型分类预测装置，基于计算机系统，其特征在于，包括：自编码器模块、相似性网络融合模块和深度图卷积网络；所述自编码器模块用于接收多组学数据集，以对每种组学数据的基因特征进行特征提取，将其转化为更具有代表性的低维特征表示，最后将各个组学降维后的特征矩阵加权相加得到融合特征矩阵；所述相似性网络融合模块用于接收多组学数据集，以生成患者相似性网络；所述深度图卷积网络基于所述特征矩阵和患者相似性网络内进行迭代训练以学习患者节点的嵌入表示；通过线性分类层获得分类结果，随后经过Softmax层后计算损失函数，并根据该损失函数使用反向传播和梯度下降算法更新模型的参数，若损失函数收敛至稳定值则基于最优模型输出待测患者节点对应的分类结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 福州大学 一种基于多组学集成和深度图卷积网络的癌症亚型分类预测装置
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