[发明专利]一种诊断引导群稀疏多任务学习方法在审
| 申请号： | 202011624927.4 | 申请日： | 2020-12-31 |
| 公开（公告）号： | CN112786114A | 公开（公告）日： | 2021-05-11 |
| 发明（设计）人： | 林安石;孔薇 | 申请（专利权）人： | 上海海事大学 |
| 主分类号： | G16B50/00 | 分类号： | G16B50/00;G16B40/00;G16B20/20;G06F17/18;G06F17/16 |
| 代理公司： | 上海互顺专利代理事务所(普通合伙) 31332 | 代理人： | 成秋丽 |
| 地址： | 201306 上海市*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明提供诊断引导群稀疏多任务学习方法，包括：建立基于影像表型连续响应的回归分析计算公式；基于被试样本与诊断标签之间的关系信息，建立正则化项来利用类级别的诊断信息，当被试样本在原始诊断特征空间中相似时，其各自的响应值也相似；使用正则化的形式来处理SNP之间的群体关联，建立基于多特征和多响应的诊断引导信息多任务学习模型。诊断引导群稀疏多任务学习方法弥补了传统方法在共享回归框架和数据空间中忽视基因分型数据和成像表型数据内部结构的不足，将原来分散的成像表型限制在一个更近的空间区域内，学习模型可以充分利用先验的生物学和诊断信息来提高模型的预测性能，提高遗传性状标记(SNP)的选择能力。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 诊断 引导 稀疏 任务 学习方法 | ||
【主权项】：
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