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一种基于自监督学习的宏基因组重叠群分类方法
发布时间: 2023-11-16
基本信息
合作方式：
技术服务
成果类型：
发明专利
行业领域：
物理
成果介绍
本发明公开了一种基于自监督学习的宏基因组重叠群分类方法。该方法包括：将序列划分为固定长度的重叠短序列；将各短序列视作词，获取序列所有的词，通过对不同的词进行数字编码，将字符型的序列转化为数值型序列，其中不同词组成的集合作为词典；将所述数值型序列输入经训练的自监督学习神经网络模型，提取序列特征；对所提取的序列特征进行降维，以映射到低维可分类特征空间，并利用聚类算法进行分类，获得分类结果。利用本发明能够提高宏基因组重叠群分类的效率和准确度。
成果亮点
一种基于自监督学习的宏基因组重叠群分类方法，包括以下步骤：
将序列划分为固定长度的重叠短序列；
将各短序列视作词，获取序列所有的词，通过对不同的词进行数字编码，将字符型的序列转化为数值型序列，其中不同词组成的集合作为词典；
将所述数值型序列输入经训练的自监督学习神经网络模型，提取序列特征；
对所提取的序列特征进行降维，以映射到低维可分类特征空间，并利用聚类算法进行分类，获得分类结果。
团队介绍
中国科学院深圳先进技术研究院提升了粤港地区及我国先进制造业和现代服务业的自主创新能力，推动我国自主知识产权新工业的建立，成为国际一流的工业研究院。 深圳先进院目前已初步构建了以科研为主的集科研、教育、产业、资本为一体的微型协同创新生AC态系统，由九个研究平台，国科大深圳先进技术学院，多个特色产业育成基地、多支产业发展基金、多个具有独立法人资质的新型专业科研机构等组成。开展先进技术研究，促进科技发展。信息、电子、通讯技术研究新材料、新能源技术研究高性能计算、自动化、精密机械研究生物医学与医疗仪器研究相关学历教育、博士后培养与学术交流。
成果资料
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