基于深度学习和进化计算的特征基因选择方法[CN201711336535.6] - 浙江工业大学

专利申请

2017-12-14
公布公告

2020-03-24
授权日期

2020-03-24
终止

2030-03-22

基于深度学习和进化计算的特征基因选择方法

* 专利信息仅供参考，不具有法律效力。有效专利

注册号： CN201711336535.6 申请日期： 2017-12-14 专利主类别： G06N3/08 {{ classMap["G06N3/08"] }}

申请人名称：浙江工业大学

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申请人地址：浙江省杭州市下城区朝晖六区潮王路18号

专利分类项目

G06N3/08 : 学习方法

G06N3/04 : 体系结构，例如，互连拓扑

G06K9/62 : 应用电子设备进行识别的方法或装置

专利注册信息

初审公告期号	2017-12-14	初审公告日期	2020-03-24
注册公告期号	2020-03-24	注册公告日期	2020-03-24
专用权期限	2020-03-24 - 2030-03-22	专利类型	发明授权
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

一种基于深度学习和进化计算的特征基因查找方法，包括以下步骤：1)计算差异表达水平指数，根据二八准则建立一级基因池；2)根据每个基因的表达水平，计算其映射后的密度矩阵和距离矩阵，绘制决策图，利用多重线性回归分析拟合二元平面，自动确定聚类中心；3)构建深度基因表达预测网络计算一级基因池的基因‑基因敏感性信息GGSI，4)依据GGSI值剔除冗余基因，建立二级基因池；5)基于GGSI值对布谷鸟搜索算法进行二进制编码，选出最紧凑的基因集，建立三级基因池。本发明提供一种基于分级结构建立的特征基因选择框架，能够较好的提取出关键基因，采用多重线性回归分析结合深度学习算法和优化算法选择最紧凑特征基因集的方法。

法律进度