申请/专利权人：武汉大学

申请日：2022-03-17

公开（公告）日：2022-07-29

公开（公告）号：CN114821577A

主分类号：G06V20/69

分类号：G06V20/69;G16B30/00;G06N20/10

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2022.08.16#实质审查的生效;2022.07.29#公开

摘要：本发明公开了一种基于低精度RBF核的支持向量机的ncRNA识别方法、系统及设备，包括数据处理，模型训练和模型预测三步骤。第一步，将RNA数据处理成模型所需的标准格式，第二步，选择精度模式，将RNA数据输入模型进行训练，第三步，训练完成的模型对待识别的RNA数据进行预测。实验结果显示，上述方法在较为准确地识别ncRNA的情况下，提升了基于RBF核的支持向量机模型的训练以及预测的计算效率。

主权项：1.一种基于低精度RBF核的支持向量机的ncRNA识别方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：将待识别的RNA数据进行预处理；步骤2：针对预处理后的RNA数据，提取出数据特征；步骤3：将提取的数据特征信息输入低精度RBF核的支持向量机中进行ncRNA识别；所述低精度RBF核，为kx1,x2＝exp-γ||x1-x2||2；其中γ为核函数系数，x1与x2为任意两个RNA的特征组成的向量。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 武汉大学 基于低精度RBF核的支持向量机的ncRNA识别方法、系统及设备

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