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申请/专利权人：江苏大学
申请日：2024-03-21
公开（公告）日：2024-06-28
公开（公告）号：CN118262802A
主分类号：G16B40/30
分类号：G16B40/30;G06N3/0455;G06N3/0475;G06N3/088;G06N3/094
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.28#公开
摘要：本发明提出了一种基于堆叠自动编码器和生成对抗网络的基因表达谱数据分类方法,用来诊断疾病，主要解决由于基因表达谱数据不平衡、高维和小样本的特点导致分类效果低下的问题。该方法首先下载基因表达谱数据并对数据预处理，其次搭建并训练堆叠自动编码器，然后将样本输入训练好的堆叠自动编码器得到降维后的数据，接着搭建生成对抗网络的生成模型和判别模型并训练两者，随后将标签和噪声输入到生成模型，生成指定类别的样本，最后将生成样本训练分类器。本发明通过降维和数据增强的方式达到提高分类的效率和准确率的目的。
主权项：1.一种基于堆叠自动编码器和生成对抗网络的基因表达谱数据分类方法，其特征在于，包括下列步骤：步骤1：数据下载和数据预处理；步骤2：搭建堆叠自动编码器；步骤3：训练堆叠自动编码器；步骤4：搭建生成模型；步骤5：搭建判别模型；步骤6：构建模型的损失函数；步骤7：训练生对抗网络；步骤8：生成指定类别类样本；步骤9:生成样本训练分类器。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 江苏大学 一种基于堆叠自动编码器和生成对抗网络的基因表达谱数据分类方法
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