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[00019536]基于流形学习与闭环深度卷积双网络模型的基因特征提取方法

交易价格: 面议

所属行业: 分析仪器

类型: 发明专利

技术成熟度: 正在研发

专利所属地:中国

专利号:CN201710355356.0

交易方式: 完全转让 许可转让 技术入股

联系人: 林老师

进入空间

所在地: 浙江杭州市

服务承诺
产权明晰
资料保密
对所交付的所有资料进行保密
如实描述

技术详细介绍

一种基于流形学习与闭环深度卷积双网络模型的基因特征提取方法,包括以下步骤第一步,基于流形学习的癌症关联基因特征粗提取,第二步,基于闭环深度卷积双网络结构的基因特征精细提取,过程如下采用正向卷积神经网络和反向卷积神经网络相结合的双网络结构,利用卷积神经网络的特征提取能力对基因表达数据集进行深度抽象,最终投影出关键特征;反向卷积神经网络实现关键特征的逆投影。本发明提供一种最大程度保留基因特征并实现快速降维的基于流形学习与闭环深度卷积双网络模型的基因特征提取方法。

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