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公开(公告)号：CN109920478A
公开(公告)日：2019-06-21
申请号：CN201910173280.9
申请日：2019-03-07
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于相似性和低秩矩阵填充的微生物-疾病关系预测方法，首先通过疾病高斯核相似性、疾病表征相似性和疾病功能相似性均值集成方式得到最终的疾病相似性。利用已知的微生物-疾病关联关系计算微生物的高斯核相似性，再根据微生物的寄生组织信息对高斯核相似性进行调节处理，得到最终的微生物相似性。最终通过已知微生物-疾病关联关系将微生物相似性网络和疾病相似性网络进行连接，构建一个微生物和疾病的异构网络。根据此异构网络的关联关系矩阵，采用低秩矩阵填充的方法来进行微生物-疾病关联关系的预测，并在填充之前增加了关联关系初始化处理过程提高了其预测精度。本发明能够有效预测微生物-疾病关联关系。
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公开(公告)号：CN109920478B
公开(公告)日：2020-12-08
申请号：CN201910173280.9
申请日：2019-03-07
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于相似性和低秩矩阵填充的微生物‑疾病关系预测方法，首先通过疾病高斯核相似性、疾病表征相似性和疾病功能相似性均值集成方式得到最终的疾病相似性。利用已知的微生物‑疾病关联关系计算微生物的高斯核相似性，再根据微生物的寄生组织信息对高斯核相似性进行调节处理，得到最终的微生物相似性。最终通过已知微生物‑疾病关联关系将微生物相似性网络和疾病相似性网络进行连接，构建一个微生物和疾病的异构网络。根据此异构网络的关联关系矩阵，采用低秩矩阵填充的方法来进行微生物‑疾病关联关系的预测，并在填充之前增加了关联关系初始化处理过程提高了其预测精度。本发明能够有效预测微生物‑疾病关联关系。
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公开(公告)号：CN113159194A
公开(公告)日：2021-07-23
申请号：CN202110454133.6
申请日：2021-04-26
Applicant: 中南大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开一种基于属性动态选择与灰度关联分析的缺失值填补方法，所述方法包括以下步骤：1.对包含缺失值的原始数据集基于朴素方法进行初始填补；2.执行属性动态选择，对每个待填补属性筛选出相关性较大的属性用于后续计算；3.执行K近邻距离计算，将高斯核函数优化后的属性间关联系数作为相关权重，得到待填补样本与其他样本间的灰度关联距离，由此距离排序获得最相近的K个邻居；4.根据待填补属性，对K个邻居的对应属性值进行加权计算，将其作为下一次填补初始值并继续迭代，直到两次填补结果收敛于某一阈值，将最后一次填补值作为最终填补值保存。本发明可实现数据处理中缺失值填补，具有适用性广，准确度高等优点。
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