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申请/专利权人：浙江大学
摘要：本发明公开了一种基于联邦学习和猪基因组对猪生长性状的预测方法和系统，属于生物技术领域。该方法为采集若干猪基因组并存储于本地，将本地的猪基因组输入至本地的训练好的猪生长性状预测模型中，得到该猪基因组的预测结果，所述预测结果包括体重达到100kg时猪的日龄或猪的背膘的厚度；所述猪生长性状预测模型包括特征提取层、隐藏特征层和预测层；猪生长性状预测模型基于联邦学习对隐藏特征层进行训练后得到。本发明的方法可以解决猪基因中存在的特征和标签都非独立同分布的问题；也可以解决深度学习应用在猪基因中的数据不足以及企业因为数据隐私而不愿共享数据的问题。
主权项：1.一种基于联邦学习和猪基因组对猪生长性状的预测方法，其特征在于，包括以下步骤：采集若干猪基因组并存储于本地，将本地的猪基因组输入至本地的训练好的猪生长性状预测模型中，得到该猪基因组的预测结果，所述预测结果包括体重达到100kg时猪的日龄或猪的背膘的厚度；所述猪生长性状预测模型包括特征提取层、隐藏特征层和预测层；猪生长性状预测模型基于联邦学习对隐藏特征层进行训练后得到。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江大学 基于联邦学习和猪基因组对猪生长性状的预测方法及系统
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