[发明专利]一种基于深度学习的单细胞类型智能识别方法在审
| 申请号： | 202210870732.0 | 申请日： | 2022-07-22 |
| 公开（公告）号： | CN115481674A | 公开（公告）日： | 2022-12-16 |
| 发明（设计）人： | 代欢欢;王干;张旭东;张莹 | 申请（专利权）人： | 中国石油大学（华东） |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 266580 山*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于深度学习的单细胞类型智能识别方法，包括基于Transformer和卷积神经网络的深度学习神经网络。包括：1)收集整理人类各个组织器官的细胞数据，通过LDA降维方法对原始数据进行降维，进行数据的预处理；2)将处理好的数据输入新的Transformer和卷积神经网络结合的深度学习网络，进行数据的自动特征提取和识别，训练深度学习网络；3)输入线性分类器进行单细胞类型的识别，输出各个类别的可能性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 单细胞 类型 智能 识别 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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