[发明专利]一种基于胶囊神经网络和集成学习的关键蛋白质识别方法有效
| 申请号： | 202010249587.5 | 申请日： | 2020-04-01 |
| 公开（公告）号： | CN111584010B | 公开（公告）日： | 2022-05-27 |
| 发明（设计）人： | 彭玮;李霞;戴伟 | 申请（专利权）人： | 昆明理工大学 |
| 主分类号： | G16B40/20 | 分类号： | G16B40/20;G16B25/10;G06N3/04;G06N3/08;G06N20/20 |
| 代理公司： | 昆明人从众知识产权代理有限公司 53204 | 代理人： | 周宇 |
| 地址： | 650093 云*** | 国省代码： | 云南;53 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于胶囊神经网络和集成学习的关键蛋白质识别方法，包括：步骤1：利用Cytoscape工具提取蛋白质在蛋白质相互作用网络中的八种生物学特征；步骤2：使用胶囊神经网络提取八种生物学特征的更深层的增强特征；步骤3：将生物学特征和蛋白质增强特征进行连接；步骤4：将步骤3得到的连接后的特征放入到集成模型Multi‑ensemble中，对模型进行训练，并利用训练好的集成模型预测新的关键蛋白质；步骤5：输出结果。本发明通过胶囊神经网络提取的增强特征比初始的生物学特征更能提高一些机器学习模型预测关键蛋白质的准确性。并且通过融合初始生物学特征和增强特征能进一步提高机器学习模型预测关键蛋白质的准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 胶囊 神经网络 集成 学习 关键 蛋白质 识别 方法 | ||
【主权项】：
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