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基于深度学习和进化计算的特征基因选择方法

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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。

著录项

公开/公告号CN107992945B

专利类型发明专利
公开/公告日2020-03-24

原文格式PDF
申请/专利权人浙江工业大学;
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申请/专利号CN201711336535.6
发明设计人陈晋音;郑海斌;刘靓颖;宣琦;应时彦;李南;施朝霞;
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申请日2017-12-14
分类号
代理机构杭州斯可睿专利事务所有限公司;
代理人王利强
地址 310014 浙江省杭州市下城区朝晖六区潮王路18号
入库时间 2022-08-23 10:53:20

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2020-03-24

授权

授权
2018-06-01

实质审查的生效 IPC(主分类):G06N3/08 申请日:20171214

实质审查的生效
2018-06-01

实质审查的生效 IPC(主分类):G06N 3/08 申请日:20171214

实质审查的生效
2018-05-04

公开

公开
2018-05-04

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公开
2018-05-04

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