更新日期：2026年7月16日 | 生效日期：2026年7月16日
本系统采用深度学习技术，基于深度多层感知机（Deep MLP）架构，对基因组片段数据进行泛癌分类预测。系统支持两种预测模式：
1. 数据预处理：对原始基因组数据进行PCA主成分分析降维（154,790维 → 500维），保留主要特征信息。
2. 特征标准化：使用StandardScaler对特征进行Z-score标准化处理，消除量纲差异。
3. 模型架构：Deep MLP网络，层结构为 500→256→128→64→32→N，包含BatchNorm归一化层和Dropout正则化层。
4. 集成学习：采用10个模型集成投票机制，提高预测稳定性和准确性。
5. 输出层：Softmax激活函数输出各类别概率分布，取概率最高者为预测结果。
模型训练数据来源于公开的基因组片段数据集，包含多种癌症类型样本及健康对照样本。训练过程采用交叉验证、数据增强等技术确保模型泛化能力。
本系统为辅助预测工具，预测结果仅供参考，不能替代专业医疗诊断。建议结合临床检查、病理分析等综合判断。