[发明专利]基于自编码器与蒙特卡洛树的层次化特征系统发育模型

摘要

本发明提供了一种基于自编码器与蒙特卡洛树的层次化特征系统发育模型，该模型具体包括以下步骤：步骤一，将采集到的化石进行人工特征提取得到分类单元的特征矩阵，即得到形态学数据集；步骤二，链式方程进行多重预插补，使用缺失数据集训练自编码器，对预插补数据进行矫正；步骤三，将层次化特征导致的不可适用数据作为额外的特征进行处理，使用邻接法建立邻接树；步骤四，使用步骤三得到的邻接树对蒙特卡洛树进行初始化，然后使用步骤二得到的完整数据集，采用蒙特卡洛树搜索算法进行系统发育树构建。本发明将系统发育树构建转化为决策路径选择，能有效避免搜索陷入局部最优的问题。能有效平衡搜索的深度与广度，提高搜索速度。