| 专利号 | 2022103376247 | 申请日 | 2022-04-01 | 专利名称 | 一种基于MCP稀疏深层神经网络模型估计水产动物基因组育种值的方法 |
| 授权日 | 2024-03-15 | 专利权人 | 中国海洋大学 | 发明人 | 王扬帆;王孟秋;倪萍;侯虎;胡景杰;包振民 |
| 主分类号 | G16B40/00 | 关键词 | 应用领域 | ||
| 摘要 | 本发明提供一种基于MCP稀疏深层神经网络模型估计水产动物基因组育种值的方法，针对SNP直接加性和互作上位效应利用基于最小最大凹度惩罚函数(MCP)正则化稀疏深层神经网络(DNN‑MCP)模型估计水产动物基因加性效应及非线性上位效应，并解析生长或抗逆性状进行基因组育种值估计。通过深层神经网络(DNN)模型进行MCP正则化约束，压缩基因互作较小SNP效应DNN‑MCP模型的稀疏结构，最终求得深层稀疏结构MCP‑DNN的输出结果，解决因SNP互作效应引起参数“高维灾难”，导致深层神经网络(DNN)过度拟合问题，进而显著提高基因组育种值估计的准确性。 | ||||
| 创新点 | |||||
| 技术分类 | 标 签 | 战兴产业 | 生物产业 生物医学工程产业 | ||
| 运营方式 | 合作方式 | ||||
| 联系人 | 联系电话 | 电子邮箱 | |||
| 详细说明 | |||||
