[發明專利]一種基于超圖聚類模型的微生物高階網絡建立方法及裝置

在審

• 申請號: 202110609590.8
• 申請日: 2021-06-01
• 公開（公告）號: CN113345514A
• 公開（公告）日: 2021-09-03
• 發明（設計）人: 劉芃蘭
• 申請（專利權）人: 遼寧工程技術大學
• 主分類號: G16B5/00
• 分類號: G16B5/00;G16B40/00
• 代理公司: 北京睿智保誠專利代理事務所(普通合伙) 11732
• 代理人: 韓迎之

1.一種基于超圖聚類模型的微生物高階網絡建立方法，其特征在于，包括：

獲取多種微生物的原始豐度數據，并得到對應的微生物高階邏輯關系；

利用加權超圖對所述微生物高階邏輯關系進行處理，得到微生物連接網絡；

建立超圖聚類模型，對所述微生物連接網絡進行挖掘，得到對應的微生物高階網絡；

對所述微生物高階網絡進行評價。

2.根據權利要求1所述的一種基于超圖聚類模型的微生物高階網絡建立方法，其特征在于，得到對應的微生物高階邏輯關系的具體過程包括：

對多種所述微生物的原始豐度數據進行離散化處理，得到豐度邏輯矩陣；

獲取任意幾種微生物間的不確定系數和邏輯組合譜；

基于不同邏輯類型下任意幾種微生物間的發生情況，構建對應的微生物高階邏輯關系。

3.根據權利要求2所述的一種基于超圖聚類模型的微生物高階網絡建立方法，其特征在于，建立加權超圖模型的具體過程包括：

基于多種微生物之間的高階邏輯關系，建立加權超圖模型，所述加權超圖表示為G＝(V,E,w)，其中V＝{v₁,v₂,...,v_n}表示n個頂點集合，E＝{e₁,e₂,...,e_m}為m條超邊集合；

同時，所述加權超圖還能表示為n*m的矩陣，當頂點在超邊中時，所述矩陣稱為超圖關聯矩陣；

對所述超圖關聯矩陣進行約簡處理，得到頂點間的連接矩陣；

根據所述連接矩陣得到對應的超圖拉普拉斯矩陣，進而得到微生物連接網絡。

4.根據權利要求3所述的一種基于超圖聚類模型的微生物高階網絡建立方法，其特征在于，建立超圖聚類模型的具體過程包括：

基于所述連接矩陣，獲取對應的偏移正點態互信息矩陣；

利用堆疊自編碼器從所述偏移正點態互信息矩陣中產生低維向量表示；

利用最大模塊度進行類別數選擇，利用K均值得到聚類結果。

5.根據權利要求4所述的一種基于超圖聚類模型的微生物高階網絡建立方法，其特征在于，選取RMSSTD指標、RS指標、CH指標評估指標對所述聚類結果進行評估。

6.一種基于超圖聚類模型的微生物高階網絡建立裝置，其特征在于，包括：

數據獲取模塊(1)，所述數據獲取模塊(1)用于獲取多種微生物的原始豐度數據；

邏輯關系建立模塊(2)，所述邏輯關系建立模塊(2)用于根據所述微生物的原始豐度數據建立微生物高階邏輯關系；

加權超圖建立模塊(3)，所述加權超圖建立模塊(3)用于對所述微生物高階邏輯關系進行處理，得到微生物連接網絡；

超圖聚類模型模塊(4)，所述超圖聚類模型模塊(4)用于建立超圖聚類模型，對所述微生物連接網絡進行挖掘，得到對應的微生物高階網絡；

評估模塊(5)，所述評估模塊(5)用于評估所述微生物高階網絡。

7.根據權利要求6所述的一種基于超圖聚類模型的微生物高階網絡建立裝置，其特征在于，所述加權超圖建立模塊(3)包括：

模型建立單元(31)，所述模型建立單元(31)用于建立加權超圖模型；

模型關聯單元(32)，所述模型關聯單元(32)用于根據所述加權超圖模型得到超圖關聯矩陣；

模型約簡單元(33)，所述模型約簡單元(33)用于處理所述超圖關聯矩陣，得到頂點間的連接矩陣；

模型處理單元(34)，所述模型處理單元(34)用于根據所述連接矩陣得到對應的超圖拉普拉斯矩陣。