[发明专利]基于层次注意力网络的蛋白质序列分类方法有效
| 申请号： | 202010254010.3 | 申请日： | 2020-04-02 |
| 公开（公告）号： | CN111402953B | 公开（公告）日： | 2022-05-03 |
| 发明（设计）人： | 段磊;胡耀炜;邓赓 | 申请（专利权）人： | 四川大学 |
| 主分类号： | G16B25/00 | 分类号： | G16B25/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 成都中亚专利代理有限公司 51126 | 代理人： | 王岗 |
| 地址： | 610065 四川省*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于层次注意力网络的蛋白质序列分类方法，基于层次注意力网络的蛋白质序列分类模型HALSTM，该模型采用端到端的方式，可以自动进行特征提取和序列分类。其中，采用注意力机制捕获不同的氨基酸对序列分类的不同作用，并通过增加网络深度获取深层次的特征。在真实蛋白质序列数据集上的实验表明，HALSTM模型比多种基准算法能取得更好的分类效果。此外，实验验证了多层网络结构和注意力机制的有效性。实验结果表明，HALSTM模型能够有效地对蛋白质序列进行分类。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 层次 注意力 网络 蛋白质 序列 分类 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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