[发明专利]一种基于改进的粒子群寻优算法的代谢组学分析方法有效
| 申请号： | 201910967968.4 | 申请日： | 2019-10-12 |
| 公开（公告）号： | CN110598836B | 公开（公告）日： | 2023-04-28 |
| 发明（设计）人： | 王馨瑶;唐业忠;陆方;王文波;刘杨 | 申请（专利权）人： | 中国科学院成都生物研究所 |
| 主分类号： | G06N3/006 | 分类号： | G06N3/006 |
| 代理公司： | 成都坤伦厚朴专利代理事务所(普通合伙) 51247 | 代理人： | 刘坤 |
| 地址： | 610041 *** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明属于医学生化检验的人工智能领域，涉及一种通过对代谢组成分进行机器学习和数据分析处理的方法。提出一种基于改进的粒子群寻优算法对代谢组进行分析识别的方法，包括以下步骤：1.建立人血液样本的非目标(non‑targeting)代谢物数据库；2.对代谢组数据进行标准化处理；3.利用改进的粒子群寻优算法以获得支持向量机(Support Vector Machine,简称SVM)的最优参数；4.利用SVM对代谢组数据进行建模分类，对血液样本的特性进行分析识别。本发明应用于早产儿视网膜病变(ROP)代谢组分析与UCI机器学习标准测试数据集，证实其具有优秀的全局寻优能力和较高的寻优速度，并具有良好的预测精度和稳定性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 改进 粒子 群寻优 算法 代谢 分析 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于改进的粒子群寻优算法的代谢组学分析方法，其特征在于，包括以下步骤：/n首先：对病人和对照血液样本进行非目标检测，获得代谢组数据库，构建血液样本与病理特性的映射关系，划分训练集样本与测试集样本；/n然后：通过训练集样本构建相应的基于改进的粒子群寻优的支持向量机，对测试集样本进行病理特性检测和分析。/n
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