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【发明公布】一种分类模型构建方法、装置、分类模型及分类方法_哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)_202010221082.8 

申请/专利权人:哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)

申请日:2020-03-25

公开(公告)日:2020-07-28

公开(公告)号:CN111462817A

主分类号:G16B25/10(20190101)

分类号:G16B25/10(20190101);G16B30/10(20190101);G16B40/00(20190101);G06N3/04(20060101);G06K9/62(20060101)

优先权:

专利状态码:有效-授权

法律状态:2023.06.20#授权;2020.08.21#实质审查的生效;2020.07.28#公开

摘要:本发明公开了一种分类模型构建方法、装置、分类模型及分类方法。所述分类模型构建方法通过构建初始分类模型,在初始分类模型中引入生成层、选择层和比较层,并通过在基因表达谱训练数据集中随机选择两个样本,对生成层、选择层和比较层进行训练和更新,得到目标分类模型,使得可利用生成层,根据基因表达谱数据中任意两个样本生成新的样本,利用选择层,根据新的样本各个特征的权重选择若干个样本特征,利用比较层,根据从所有样本特征中选择的若干个目标特征对新的样本进行分类。本发明能够构建一种适用于基因表达谱的分类模型,实现增加基因表达谱数据的样本数量,缓解少样本特性带来的欠拟合问题,从而进一步提高基因表达谱数据的分类准确度。

主权项:1.一种适用于基因表达谱的分类模型构建方法,其特征在于,包括:构建初始分类模型,并从基因表达谱训练数据集中随机选择第一样本和第二样本;其中,所述初始分类模型包括生成层、选择层和比较层;将所述第一样本与所述第二样本进行连接,得到第三样本,并将所述第三样本输入所述生成层,使所述生成层根据所述第三样本,输出生成的目标样本;将所述目标样本输入所述选择层,使所述选择层根据所述目标样本的特征权重,对所述目标样本进行特征选择,输出选择的若干个样本特征;从所有所述样本特征中选择若干个目标特征,并将所述目标特征输入所述比较层,使所述比较层根据所述目标特征,对所述目标样本进行分类,输出得到的分类结果;将所述分类结果与真实结果进行比较,得到分类损失,并将所述分类损失反向输入所述初始分类模型,更新所述初始分类模型的参数,得到目标分类模型。

全文数据:

权利要求:

百度查询: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院) 一种分类模型构建方法、装置、分类模型及分类方法

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