[发明专利]基于数据的可观测类基因调控网络的辨识方法及系统

权利要求书

1.一种基于数据的可观测类基因调控网络的辨识方法，其特征是，包括以下步骤：

将数据库中输入数据和观测数据向量化；

利用向量化后的输入数据和观测数据，构建符合该基因调控网络的测试输入序列组用以区分状态；

基于测试输入序列组构造有效输入序列组；

检索数据库中输入数据是否存在有效输入序列组；若存在，则根据有效输入序列组及相应的有效观测序列组，辨识有效状态序列组；若不存在，则说明数据库数据不足，找到满足测试输入序列组的可区分样本，向这些样本注入有效输入序列组，收集相应的有效观测序列组；

根据有效输入序列组、有效观测序列组和有效状态序列组，构造系统的状态转移结构矩阵和输出转移结构矩阵；从而建立基因调控网络的动态方程；

根据动态方程写出基因调控网络的真值表，对应真值表完成数据辨识。

2.根据权利要求1所述的基于数据的可观测类基因调控网络的辨识方法，其特征是，将数据库中输入数据和观测数据向量化的具体步骤为：将t时刻输入数据向量化为将t时刻观测数据向量化为其中记号代表2^m阶单位矩阵的第j_t列向量，记号代表2^l阶单位矩阵的第l_t列向量。

3.根据权利要求1所述的基于数据的可观测类基因调控网络的辨识方法，其特征是，利用向量化后的输入数据和观测数据，构建符合该基因调控网络的测试输入序列组用以区分状态，具体步骤为：根据向量化后的输入数据和观测数据，检索可区分状态的测试输入序列组{U₁(c),U₂(c),...,U_N(c)}；在测试输入序列组下，每个状态所生成的观测序列D_i,i∈{1,2,...,2ⁿ}是互不相同的；

根据观测序列D_i,i∈{1,2,...,2ⁿ}出现的次序，依次将生成D_i的系统状态辨识为

4.根据权利要求3所述的基于数据的可观测类基因调控网络的辨识方法，其特征是，所述检索方法为：

可区分状态的测试输入序列组{U₁(c),U₂(c),...,U_N(c)}按照下述条件检索：

其中，N:＝2^2n-1-2^n-1，代表由状态在输入序列U_s(c)下生成的观测序列，s∈{1,2,...,N}，记号代表2ⁿ阶单位矩阵的第i列向量，D_i＝(Y_i,1,Y_i,2,...,Y_i,N)中的指标i是按照不同观测数据出现的先后顺序标记的，并将生成该数据的系统状态辨识为若系统可观测，在充足的数据中可检索到2ⁿ个不同的D_i,i∈{1,2,...,2ⁿ}；

或者，所述有效输入序列组的构造方法为：

根据所述测试输入序列组U_s(c),s∈{1,2,...,N}，构造有效输入序列组

其中N:＝2^2n-1-2^n-1，记号代表2^m阶单位矩阵的第j列向量。

5.根据权利要求1所述的基于数据的可观测类基因调控网络的辨识方法，其特征是，基于测试输入序列组，构造有效输入序列组，具体步骤为：

根据所述测试输入序列组U_s(c),s∈{1,2,...,N}，构造有效输入序列组

其中N:＝2^2n-1-2^n-1，记号代表2^m阶单位矩阵的第j列向量。