摘要
基于深度学习预测多个体间三级以内亲缘关系的方法,S1随机模拟家系生成,以随机模拟法产生各种检测系统的模拟随机个体和模拟随机家系,随机家系包括父子、全同胞、半同胞等;试剂盒单用或组合使用形成15~74个基因座的检测系统;步骤S2数据预处理,分为(1)两个体模型,(2)亲母子‑个体模型,(3)全同胞‑个体模型;每个模型的数据随机选择60%数据作为训练集,随机选择10%的数据作为验证集,用随机选择30%的数据作为测试集;步骤S3建模和评估,使用深度神经网络算法,模型均为多特征输入单输出的多分类模型;将预测值与对应样本组的真实亲缘关系进行对比,计算亲缘关系一致组的百分比,作为特定模型预测的准确率。
技术关键词
深度学习预测
深度神经网络算法
深度学习模型
参数
指数
数据预处理算法
染色体基因座
数据输入方式
STR基因座
关系预测模型
突变等位基因
训练集
试剂盒
频率
系统为您推荐了相关专利信息
序列
卡尔曼滤波算法
关节
轨迹
机械臂末端执行器
时间段
历史运行数据
时序预测模型
异常数据
监控方法
深度强化学习
策略
分层强化学习
门控循环单元网络
设备控制系统