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摘 要:本发明涉及一种基于深度神经网络的蛋白质二级结构预测方法。该方法可以通过多个不同层次卷积神经网络融合蛋白质序列相互依赖特征,同时提取单个氨基酸特征,然后将这些特征输入循环神经网络进一步融合,通过全连接层建立与蛋白质8个类别的映射关系。最后,使用RMSProp优化器基于labels和logits之间的交叉熵误差训练该深度神经网络,有效提升了蛋白质二级结构预测的正确率。
著 录 项:
专利/申请号: | CN201910085554.9 | 专利名称: | 一种基于深度神经网络的蛋白质二级结构预测方法 |
申请日: | 2019-01-29 | 申请/专利权人 | |
专利类型: | 发明 | 地址: | |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G16B15/20搜分类 计算机硬件搜索 |
公开/公告日: | 转让价格: | 20000.0元 | |
公开/公告号: | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
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专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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专利证原件(若授权下证) | 专利证原件(若授权下证) |
日期 | 法律信息 | 备注 |