龙图腾网&IPTOP
- 微信扫码登录
- 账号密码登录
- 短信登录/注册
申请/专利权人：吉林大学
申请日：2024-01-05
公开（公告）日：2024-06-14
公开（公告）号：CN118197427A
主分类号：G16B40/00
分类号：G16B40/00;G06N3/082;G06N3/096
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.14#公开
摘要：本公开提供了一种基于帕累托集成剪枝的单细胞数据注释方法。该方法包括参考数据集和待注释数据集的预处理；基于多种特征选择方法和机器学习方法的基学习器集合的训练；利用帕累托集成剪枝方法选取最优的基学习器子集；利用选取出来的基学习器子集对待注释数据集进行数据；将子集中每个基学习器的注释结果集成在一起，生成最终的注释。以此方式，基学习器利用参考数据集对每种细胞类型的特征进行学习，并利用帕累托剪枝算法对基学习器进行筛选，提取出最优子集，集成了各个基学习器的优势，同时集成剪枝算法也避免了单一算法在部分场景的应用局限，拓宽了细胞注释方法的应用场景。
主权项：1.一种基于帕累托集成剪枝的单细胞数据注释方法，其特征在于，包括：S1、获取单细胞数据参考数据集和待注释数据集；S2、对所述单细胞数据参考数据集和所述待注释数据集进行预处理；S3、基于特征选择方法和机器学习方法构建基学习器集合，通过所述基学习器集合对所述单细胞数据参考数据集进行训练；S4、利用帕累托集成剪枝方法在所述基学习器集合中选取最优基学习器子集；S5、利用选取出来的所述最优基学习器子集对所述待注释数据集进行注释，得到所述最优基学习器子集中的每个基学习器的注释结果；S6、将所述最优基学习器子集中的每个基学习器的注释结果集成在一起，生成最终的单细胞数据注释结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 吉林大学 一种基于帕累托集成剪枝的单细胞数据注释方法及系统
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
主营中国专利交易买卖与专利转让许可,高校科技成果推广与科技成果转化,知识产权运营管理与平台开发,科技人才专家库与科技猎头等科技服务
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号