[发明专利]基于有监督自组织映射神经网络的microRNA预测方法有效
| 申请号： | 201911284083.0 | 申请日： | 2019-12-13 |
| 公开（公告）号： | CN111477271B | 公开（公告）日： | 2022-09-30 |
| 发明（设计）人： | 於东军;阚雯雯 | 申请（专利权）人： | 南京理工大学 |
| 主分类号： | G16B20/20 | 分类号： | G16B20/20;G06K9/62 |
| 代理公司： | 南京理工大学专利中心 32203 | 代理人： | 王玮 |
| 地址： | 210094 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于有监督自组织映射神经网络的microRNA预测方法，包括以下步骤：抽取基于microRNA序列的特征，并使用RNAfold程序获取待测microRNA序列的二级结构碱基配对信息，结合基于一级序列的特征和基于二级结构的特征转换为向量化表示，得到最终用于计算预测手段的特征向量；接收输入层的特征数据，隐含层自组织映射学习输入数据的空间分布规律，并进行数据间的映射处理，在此过程中形成新的特征表示；步骤3：输出监督层使用生成的新的特征表示计算输出类别和相关误差，并反向传输误差更新网络权重；使用交叉验证方法，设定阈值，获取分类结果。本发明解决了传统生物学预测手段和已有机器学习预测方法中成本高、耗时长等缺陷。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 监督 组织 映射 神经网络 microrna 预测 方法 | ||
【主权项】：
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