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龙图腾网恭喜苏州元脑智能科技有限公司申请的专利基于迁移学习的预测模型训练方法及程序产品获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119026646B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-29发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411515084.2，技术领域涉及：G06N3/0464；该发明授权基于迁移学习的预测模型训练方法及程序产品是由张闯;童浩南设计研发完成，并于2024-10-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于迁移学习的预测模型训练方法及程序产品在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于迁移学习的预测模型训练方法及程序产品，涉及计算机技术领域，包括构建初始预测模型，并基于卷积神经网络对所述初始预测模型进行预训练，以得到预训练模型；获取已知类别的基因表达矩阵，采用所述预训练模型提取所述已知类别的基因表达矩阵中预设基因的深度特征；将所述预设基因的深度特征迁移至语义嵌入空间中，分析深度特征在语义嵌入空间中的表示向量与预设基因关联的真实基因类别的相似度以及其他类别的相似度；当所述预测基因类别与所述真实基因类别的差值满足预设间隔时，完成所述初始预测模型的训练。本申请将背景噪声视为独立的类别结合迁移学习方法，能够在缺乏标注数据的情况下实现对基因类别的精确分类。

本发明授权基于迁移学习的预测模型训练方法及程序产品在权利要求书中公布了：1.一种基于迁移学习的预测模型训练方法，其特征在于，所述方法包括：构建初始预测模型，并基于卷积神经网络对所述初始预测模型进行预训练，以得到预训练模型；获取已知类别的基因表达矩阵，采用所述预训练模型提取所述已知类别的基因表达矩阵中预设基因的深度特征；将所述预设基因的深度特征迁移至语义嵌入空间中，以得到深度特征在语义嵌入空间中的表示向量，分析所述深度特征在语义嵌入空间中的表示向量与所述预设基因关联的真实基因类别的相似度以及其他类别的相似度；其中，将所述预设基因的深度特征迁移至语义嵌入空间中，具体包括：标记出所述已知类别的基因表达矩阵中的背景噪音区域；配置所述语义嵌入空间中具有预设固定向量，所述预设固定向量用于所述背景噪音区域的静态表示；获取预设投影矩阵，并采用所述预设投影矩阵将所述深度特征映射至所述语义嵌入空间中；其中，获取所述已知类别的基因表达矩阵中的预设基因关联的真实基因类别，具体包括：获取所述预设基因的已知类别的功能描述信息，对所述功能描述信息进行预处理；使用预设词向量模型将预处理后的所述功能描述信息映射到词向量空间，以形成所述功能描述信息中的词组信息对应至少一个词向量表示；组合所有所述词向量表示形成所述预设基因关联的真实基因类别；且，所述已知类别的基因表达矩阵包括已知类别模块和背景噪音模块，所述已知类别模块数据中对已知的基因功能模块进行注释，所述背景噪音模块定义并注释基因表达矩阵中背景噪音区域；当所述真实基因类别的相似度与其他类别的相似度差值满足预设间隔时，完成所述初始预测模型的训练。

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