基于强化学习的多组学数据融合方法及系统

本发明属于数据处理技术领域，公开了基于强化学习的多组学数据融合方法及系统。本发明基于强化学习模型来预测多组学融合网络的结构，并使用该网络结构来进行多组学数据融合，最终得到多组学融合表征。本发明通过将网络架构搜索转化为强化学习序列决策问题，从根本上解决了传统方法计算爆炸的瓶颈，该网络结构时间消耗与组学编码器的个数呈线性相关，显著降低了网络的搜索时间。本发明进一步基于自编码器和主成分分析对多组学数据进行特征降维，能得到更加准确的低维组学特征；还基于扩散模型生成新的多组学数据，实现了数据集样本扩充。