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公开(公告)号：CN118398084A
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410415949.1
申请日：2024-04-08
Applicant: 江南大学
IPC: G16B40/00 , G16B30/00 , G06F18/27 , G06F18/2415
Abstract: 本发明公开了基于变分贝叶斯多输出高斯过程回归的代谢物预测方法，属于多组学预测技术领域。所述方法通过高斯过程确定需采样的数据点，设定均值和协方差函数，根据后验概率确定预测点的表达式，通过估计求解超参数，并替换数据以生成结果。变分贝叶斯多输出高斯过程回归在高斯过程回归的基础上同时对多个输出变量进行建模，并利用特征之间的共享信息以提高预测性能，在多个数据集上表现出了出色的性能，成功预测了高水平代谢物的数量，从而在预测性能方面取得了显著的成果。本发明提供了一种多组学预测技术手段，可用于预测肠道微生物代谢物，该方法是一个非参数模型，能够适应不同大小的数据集。
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