• 专利申请
    2017-05-19
  • 公布公告
    2017-09-05
  • 授权日期
    2020-08-25
  • 终止
    2027-09-03
基于流形学习与闭环深度卷积双网络模型的基因特征提取方法
基于流形学习与闭环深度卷积双网络模型的基因特征提取方法
* 专利信息仅供参考，不具有法律效力。 有效专利
CN201710355356.0 2017-05-19 G06F19/24 {{ classMap["G06F19/24"] }}
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浙江省杭州市下城区潮王路18号浙江工业大学
专利分类项目

G06F19/24 : 用于机器学习，数据挖掘或生物统计学的，例如：模式定位，知识发现，规则抽取，相关性，聚类或分类

G06K9/62 : 应用电子设备进行识别的方法或装置

G06N3/04 : 体系结构，例如，互连拓扑

专利注册信息
初审公告期号 2017-05-19 初审公告日期 2017-09-05
注册公告期号 2020-08-25 注册公告日期 2020-08-25
专用权期限 2017-09-05 - 2027-09-03 专利类型 发明公开
代理组织机构 杭州斯可睿专利事务所有限公司 查看该机构代理的所有专利
专利介绍
一种基于流形学习与闭环深度卷积双网络模型的基因特征提取方法，包括以下步骤：第一步，基于流形学习的癌症关联基因特征粗提取，第二步，基于闭环深度卷积双网络结构的基因特征精细提取，过程如下：采用正向卷积神经网络和反向卷积神经网络相结合的双网络结构，利用卷积神经网络的特征提取能力对基因表达数据集进行深度抽象，最终投影出关键特征；反向卷积神经网络实现关键特征的逆投影。本发明提供一种最大程度保留基因特征并实现快速降维的基于流形学习与闭环深度卷积双网络模型的基因特征提取方法。
法律进度

  • 2020-08-25 授权 ...

  • 2017-09-29 实质审查的生效 IPC(主分类): G06F 19/24 专利申请号: 201710355356.0 申请日: 2017. ...

  • 2017-09-05 公开 ...

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