7、生物信息与离婚预测：基于机器学习的创新研究

生物信息与离婚预测：基于机器学习的创新研究

1. 生物信息学中的新型DNA序列分析方法

在生物信息学领域，提出了一种基于k - mer位置的一阶和二阶导数的新型方法。该方法所提出的全新过渡特征，能够高效地代表DNA序列的固有属性，从而实现较高的准确性。

从准确性和内存使用方面来看，该方法的性能优于现有的先进方法，这通过不同视角的严格实验得到了验证。在时间复杂度上，它比现有的MEGA工具更高效。不过，未来研究人员可以专注于从k - mer位置的n阶导数中寻找更高效的特征。

2. 离婚预测的机器学习模型研究

2.1 研究背景与意义

离婚是正式结束两人婚姻关系的法律程序，在现代社会，它已成为日益严重的社会问题。离婚不仅终止了两人的关系，还会影响家庭成员及相关人员的和谐。因此，提取导致离婚或维持幸福婚姻的重要因素至关重要。

机器学习可使系统学习相关问题并通过研究不同情况逐步提高性能。在过去十年中，众多机器学习模型被广泛用于提取心理问题的重要因素。本研究提出了基于可解释人工智能（XAI）的模型，旨在自动提取重要特征，并清晰解释这些因素如何导致夫妻离婚。

2.2 研究问题

为了验证所提出模型的功能，提出了以下研究问题：
- RQ1：成为幸福夫妻或离婚人士的最显著因素有哪些？
- RQ2：如何解释这一事件的关键特征？
- RQ3：所提出的模型如何比现有研究提供更精细的分析？
- RQ4：如何处理这些因素以减少有害影响？

2.3 相关研究工作

许多研究使用不同的机器学习方法来预测夫妻关系的稳定性。例如：