发明专利已授权

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

📄 申请号：CN201710355356.0 📄 发布日：2026/08/04

著录项目信息

申请日

2017-05-19

公开号

CN107133496A

公开日

2017-09-05

申请人

浙江工业大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06F19_24

IPC 分类号

G06F19_24 , G06K9_62 , G06N3_04 ,

技术画像

所属领域

基因特征提取基因特征提取深度学习生物信息学

应用场景

基因表达分析, 疾病诊断, 精准医疗, 生物信息学研究

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摘要

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。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

20241115

⏳ 开放许可声明：

20200825

✅ 授权

20170929

?? 实质审查的生效：

20170905

📄 公开

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议价

不含过户费

📋 交易方式： 委托待转让 📌 交易状态：在售 👁️ 浏览次数：20 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

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