专利名称：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
专利类型：发明专利
发明人：陈晋音,郑海斌,熊晖,吴洋洋,李南,应时彦申请号：CN201710355356.0申请日：20170519公开号：CN107133496A公开日：20170905
摘要：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。
申请人：浙江工业大学
地址：310014 浙江省杭州市下城区潮王路18号浙江工业大学
国籍：CN
代理机构：杭州斯可睿专利事务所有限公司
代理人：王利强
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