[发明专利]基于遗传算法集成深度学习网络的药物推荐系统、计算机设备、存储介质在审
| 申请号： | 202110752111.8 | 申请日： | 2021-06-30 |
| 公开（公告）号： | CN113488102A | 公开（公告）日： | 2021-10-08 |
| 发明（设计）人： | 宋弢;钟悦;田庆雨 | 申请（专利权）人： | 中国石油大学（华东） |
| 主分类号： | G16B15/30 | 分类号： | G16B15/30;G16C20/50;G16H50/70;G16H70/40;G06N3/04;G06N3/08;G06N3/12 |
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| 地址： | 266580 山*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于遗传算法集成深度学习网络的药物推荐系统，属于药物重定位、深度学习、集成学习模型预测技术领域。该系统包括基于遗传算法集成深度学习网络，所述的基于遗传算法集成深度学习网络包括特征提取网络、遗传算法优化权重和全连接网络组成的序列处理模型。所述的基于遗传算法集成深度学习网络将药物分子SMILES序列和靶点蛋白FASTA序列输入特征提取网络进行充分的特征提取以获得特征向量，使用遗传算法为多个特征向量分配权重，将特征向量乘以各自权重后将其“拼接”一起形成拼接向量，将拼接向量和药物‑靶点结合亲和力真实值输入到全连接网络中进行回归分析，输出药物‑靶点结合亲和力预测值，将预测值排序，最终得到集成多种特征表示方式的针对特定靶点的药物分子推荐列表。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 遗传 算法 集成 深度 学习 网络 药物 推荐 系统 计算机 设备 存储 介质 | ||
【主权项】：
暂无信息
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