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申请/专利权人：电子科技大学长三角研究院(衢州)
摘要：本发明提供了一种基于相关熵核稀疏表示模型的生物序列预测方法及其系统，包括：准备生物序列数据集；将生物序列输入至堆叠双向长短记忆网络，以对生物序列进行特征提取，得到第二特征向量；将第二特征向量输入至神经正切核模型中，生成核矩阵；以核矩阵为输入利用相关熵损失函数训练核稀疏表示分类器以生成最终的分类模型。该方案为解决治疗肽等序列特征提取难的问题以及噪音序列对分类器的影响，使用了堆叠的双向长短记忆网和神经正切核来提取治疗肽序列同时利用相关熵损失函数来训练分类器，可有效减少噪音序列对分类器的影响，提高分类器的泛化能力。
主权项：1.一种基于相关熵核稀疏表示模型的生物序列预测方法，其特征在于，该方法包括：准备生物序列数据集；将生物序列输入至堆叠双向长短记忆网络，以对生物序列进行特征提取，得到第二特征向量；将所述的第二特征向量输入至神经正切核模型中，生成核矩阵；以所述的核矩阵为输入利用相关熵损失函数训练核稀疏表示分类器以生成最终的分类模型；所述的堆叠双向长短记忆网络包括经过蛋白质数据预训练的语言模型和堆叠BiLSTM编码器；生物序列首先由所述的语言模型进行特征提取，得到第一特征向量；将第一特征向量及其对应的生物序列一并输入至堆叠BiLSTM编码器得到关于相应生物序列的第二特征向量；堆叠BiLSTM编码器包括三层Bilstm和一个线性层，第一特征向量依次经过三层Bilstm，最后通过线性层输出所述的第二特征向量。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 电子科技大学长三角研究院(衢州) 基于相关熵核稀疏表示模型的生物序列预测方法及其系统
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