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[发明专利]基于多因素特征融合的疾病风险预测方法MFF-DeepPRS-CN202310675403.5在审
发明人：彭佳杰;保智杰 -专利权人：西北工业大学
申请日： 2023-06-08 - 公布日： 2023-10-17 - 主分类号： G16H50/30 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于多因素特征融合的疾病风险预测方法MFF‑DeepPRS，其首先分别根据获取的含有预选疾病的数据集对遗传因素特征SNP进行筛选，以及根据预设标准对非遗传因素特征进行筛选，筛选后的遗传因素特征和非遗传因素特征经相应特征汇聚和维度拓展后进行一次特征拼接，随后输入至BiLSTM层获取第一拼接特征之间的相互作用关系，再经过平铺层后与筛选后的非遗传因素进行二次拼接，最后基于带有sigmoid函数的全连接层得到疾病风险评分。本发明的基于多因素特征融合的疾病风险预测方法MFF‑DeepPRS对多类非遗传因素特征进行整合，使用神经网络模型将非遗传因素特征和遗传因素有效结合，可有效提升疾病风险预测的准确性。
基于因素特征融合疾病风险预测方法 mff deepprs

[发明专利]一种基于深度遗传信息特征的药物敏感性预测方法及装置-CN202010490247.1有效
发明人：王红强;时明 -专利权人：中国科学院合肥物质科学研究院
申请日： 2020-06-02 - 公布日： 2023-07-25 - 主分类号： G16C20/30 文献下载
摘要：本发明提供一种基于深度遗传信息特征的药物敏感性预测方法，包括：获取训练样本数据集；构建基因遗传信号转导深度神经网络；构建深度遗传信息特征编码器；对构建的基因遗传信号转导深度神经网络和深度遗传信息特征编码器进行训练；获取待测样本的基因遗传数据；提取待测样本的深度遗传信息特征；获得待测样本的抗肿瘤药物敏感性预测值。本发明还提供一种基于深度遗传信息特征的药物敏感性预测装置。本发明通过构建基因遗传信号转导深度神经网络，有助于提取样本的深度遗传信息特征，实现了基因水平上的药效预测，从而提高了样本的抗肿瘤药物敏感性的预测准确性。
一种基于深度遗传信息特征药物敏感性预测方法装置

[发明专利]一种遗传突变的处理方法及装置-CN201810278604.0有效
发明人：吴超;张乔 -专利权人：北京恒华永力电力工程有限公司
申请日： 2018-03-30 - 公布日： 2022-04-15 - 主分类号： G16B20/50 文献下载
摘要：本发明公开了一种遗传突变处理方法，所述方法包括：确定个体的遗传突变特征，所述遗传突变特征包括：突变是否影响基因产生蛋白质变质、突变已知的致病性和突变的频率；根据上述遗传突变的特征来进行突变筛选；通过预设的遗传突变的破坏性以及预设的遗传突变所在的基因和个体表征的关系，对所述筛选后的遗传突变进行排序。
一种遗传突变处理方法装置

[发明专利]一种基于遗传算法的多知识集成与优化方法-CN202111089838.9在审
发明人：赵传朋;毛德华;贾明明;王宗明;任春颖 -专利权人：中林信达（北京）科技信息有限责任公司
申请日： 2021-09-17 - 公布日： 2021-12-31 - 主分类号： G06N5/02 文献下载
摘要：一种基于遗传算法的多知识集成与优化方法，涉及基于遥感影像的分类、数据挖掘等领域。本发明根据遥感分类特征数据、现有分类结果和以规则表述的知识，根据规则对应的阈值方向剔除重复特征、统计非重复特征的值域和当前阈值，约束外层遗传算法的基因数量和内层遗传算法的阈值优化上下限和推荐解；利用遗传算法实现规则中冗余特征的去除和阈值优化目标，外层遗传算法产生随机特征组合，内层遗传算法根据随机特征组合优化其阈值，并将迭代的最优适应度返回给外层遗传算法的评估函数，迭代产生的不同特征组合；最优适应度对应的特征组合与阈值组成多知识集成优化结果。
一种基于遗传算法知识集成优化方法

[发明专利]一种基于遗传算法的安卓恶意软件检测特征选择方法-CN202310054631.0在审
发明人：何泾沙;祝明光;朱娜斐 -专利权人：北京工业大学
申请日： 2023-02-03 - 公布日： 2023-07-04 - 主分类号： G06F21/56 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于遗传算法的安卓恶意软件检测特征选择方法，包括：对安卓软件样本集进行静态分析和动态分析，将得到静态特征和动态特征进行融合，得到初始特征数据集；基于改进的遗传算法对初始特征数据集进行特征选择；其中，改进的遗传算法包括：初始化种群，个体适应度计算、分层锦标赛选择操作、自适应交叉操作和自适应变异操作产生新的种群，通过多次运算确定最优个体，然后解码出最优个体对应的最优特征子集。本发明利用动静态特征相结合，提高获取特征的覆盖率；利用改进的遗传算法从给定的输入特征向量中选择最合适的特征子集，以提高特征选择的效率；同时改进的遗传算法可缩短算法搜索时间，避免遗传算法过早收敛。
一种基于遗传算法恶意软件检测特征选择方法

[发明专利]一种基于遗传算法的多模态情感特征融合方法-CN201610397707.X有效
发明人：程晓;卢官明;闫静杰 -专利权人：南京邮电大学
申请日： 2016-06-07 - 公布日： 2019-03-01 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于遗传算法的多模态情感特征融合方法，属于信号处理与模式识别领域。包括以下内容：建立一个多模态情感数据库，然后对于所述数据库中的每个样本，提取多模态情感数据库样本的各模态情感特征，例如：面部表情特征、语音情感特征以及身体姿态特征等，构造多模态情感特征矩阵，将遗传算法用于多个模态的特征融合，包括基于遗传算法的特征选择、交叉以及重组，最后采用遗传算法对多模态情感特征进行F次迭代的特征选择和融合。本发明针对多模态情感分类识别，提出将遗传算法用于特征层融合，为基于特征层融合的多模态情感分类识别提供了一种新的有效途径。
一种基于遗传算法多模态情感特征融合方法

[发明专利]一种基于最大互信息系数的遗传编程变异概率优化方法-CN202310360793.7在审
发明人：钟竞辉;钟联杰 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2023-04-06 - 公布日： 2023-07-07 - 主分类号： G06N3/126 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于最大互信息系数的遗传编程变异概率优化方法。对于传统遗传编程，特征选择的倾向将由初始的完全随机选择走向带偏好的差别选取，本发明约束了遗传编程的搜索方向，从而提升搜索效率。包括：步骤S1，使用最大互信息系数衡量数据集中各特征与目标的相关性大小，并将各特征与目标的相关性大小合并成相关性向量；步骤S2，依据相关性向量确定遗传编程在变异选择新特征时的概率分布；步骤S3，进行遗传编程进化，在遗传编程进化过程中，始终固定所述概率分布，不受种群内各特征选取数量影响。本发明降低了随机初始化对遗传编程整体性能的影响比重，增强了遗传编程在基础问题上的鲁棒性，能够提高训练效率和精度，提升模型泛化性能。
一种基于最大互信系数遗传编程变异概率优化方法

[发明专利]基于分层自注意力机制的差异表达基因预测系统-CN202111581852.0在审
发明人：王峻;黄子墨;余国先;闫中敏;崔立真 -专利权人：山东大学
申请日： 2021-12-22 - 公布日： 2022-04-05 - 主分类号： G16B40/00 文献下载
摘要：本发明公开了基于分层自注意力机制的差异表达基因预测系统，包括：获取模块，获取待测细胞对对应基因的表观遗传学数据；根据表观遗传学数据，构建不同表观遗传因素的输入矩阵；编码模块，将每种表观遗传因素的输入矩阵，输入到第一自注意力机制层对应的自注意力机制模块中，得到每种表观遗传因素的编码向量；特征提取模块，将每种表观因素的编码向量，输入到第二自注意力机制层的自注意力机制模块中，得到最终的特征嵌入向量；预测模块，将最终的特征嵌入向量输入到训练后的分类器中，得到差异表达基因预测结果。利用表观遗传学数据自动构建特征，同时识别重要的特征位点和表观遗传因素来进行可解释的基因差异表达预测。
基于分层注意力机制差异表达基因预测系统

[发明专利]基于用户组的遗传信息提供服务的方法及其电子装置-CN202080009928.X在审
发明人：康惠允 -专利权人：三星电子株式会社
申请日： 2020-01-16 - 公布日： 2021-08-27 - 主分类号： G16H10/60 文献下载
摘要：本发明的目的是基于用户组的遗传信息提供服务。一种操作电子装置的方法可以包括：对属于一个用户组的多个用户的遗传信息进行分组的操作；用于基于分组的遗传信息确定用户组的遗传特征的操作；以及用于提供基于用户组的遗传特征生成的数据的操作。
基于用户组遗传信息提供服务方法及其电子装置

[发明专利]一种基于遗传算法的自动化特征构建方法-CN202111039026.3在审
发明人：王然 -专利权人：众微致成（北京）信息服务有限公司
申请日： 2021-09-06 - 公布日： 2021-12-10 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于遗传算法的自动化特征构建方法，包括：对目标数据进行特征提取获取数据特征；将所述数据特征输入遗传算法结构模型中，生成包含有若干个体的种群；基于所述遗传算法模型，对种群和个体进行自动化特征构建，并基于构建结果，输出若干个最优个体；通过遗传算法结构模型，解决了对于混合型数据的编码问题，实现了对同时含有离散特征和连续特征的数据自动化特征构建，有效地完成了对大量新特征的构建。
一种基于遗传算法自动化特征构建方法

[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-CN202110752111.8在审
发明人：宋弢;钟悦;田庆雨 -专利权人：中国石油大学（华东）
申请日： 2021-06-30 - 公布日： 2021-10-08 - 主分类号： G16B15/30 文献下载
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。
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

[发明专利]一种基于全基因组数据检测可移动遗传元件的方法-CN202111663118.9在审
发明人：应南娇;邵梦洁;李姗珊;马楠;侯吉丹 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2021-12-31 - 公布日： 2022-06-07 - 主分类号： G06F16/23 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于全基因组数据检测可移动遗传元件的方法，利用MGE特征序列提取算法获取可移动遗传元件特征序列，并通过blast工具得到可移动遗传元件预测集和结果集，采用全基因组测序技术对未知基因组序列的细菌进行个体分析测定完整的基因序列信息，有效解决了可移动遗传元件数据库无法及时更新，导致无法检查出全部的可移动遗传元件的问题，进一步提高了可移动元件的检出率，并为可移动遗传元件数据库的命名提供统一的格式，防止同样的可移动遗传元件误认成不同可移动遗传元件
一种基于基因组数据检测移动遗传元件方法

[发明专利]基于遗传规划的图像局部特征学习方法-CN202310605418.4在审
发明人：毕莹;梁静;王棚;郭伟峰;连锦涛 -专利权人：郑州大学
申请日： 2023-05-26 - 公布日： 2023-08-04 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明公开了基于遗传规划的图像局部特征学习方法，包括获取待分类图像；对待分类图像进行预处理；采用遗传规划算法对预处理后的待分类图像进行特征学习；基于遗传规划得到的最优特征对待分类图像进行特征转换得到新特征并进行归一化；将新特征输入到分类器中，输出待分类图像的分类结果。本发明可以有效的提取局部图像特征，进而提升图像分类的精度与自动程度。
基于遗传规划图像局部特征学习方法

[发明专利]一种遗传算法和蜻蜓算法相结合的多维数据特征选择方法-CN202011072371.2有效
发明人：杨晓萍;王星乔;柳莹;于树友;李娟 -专利权人：吉林大学
申请日： 2020-10-09 - 公布日： 2022-05-24 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：一种采用遗传算法和蜻蜓算法相结合的多维数据特征选择方法，具体步骤为：对交通事故数据进行简单清洗；将蜻蜓算法嵌入到遗传算法中干预交叉操作，通过蜻蜓算法找出最佳交叉点位置，来提高遗传算法的寻优速度；将蜻蜓算法嵌入到遗传算法中干预变异操作将数据特征筛选结果作为一种遗传算法和蜻蜓算法相结合的多维数据特征选择方法的输入，输出结果为算法选择出的数据特征。实验证明，本方法对于不同的分类器均有较好的表现，验证了本发明的特征选择方法是有效的，且具有鲁棒性。
一种遗传算法蜻蜓相结合多维数据特征选择方法

[发明专利]一种基于遗传算法优化BP神经网络的水声目标识别方法-CN202010025865.9在审
发明人：曾向阳;杨爽;王海涛;乔彦 -专利权人：西北工业大学
申请日： 2020-01-10 - 公布日： 2020-06-09 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于遗传算法优化BP神经网络的水声目标识别方法，提取水声信号的MFCC水声特征，水声特征作为BP神经网络分类器的样本；然后随机初始化遗传算法的种群，种群中的个体包含需要优化的BP神经网络的权值和阈值，权值和阈值作为遗传算法的目标优化函数，目标优化函数代入BP神经网络获得仿真误差，优化种群中每个个体的仿真误差，获得BP神经网络的最佳初始权重和阈值；最后利用遗传算法优化后的BP神经网络对水声特征进行训练和识别本发明使用遗传算法对水声目标的特征进行识别分类，用遗传算法优化后的BP神经网络训练和预测水声目标可获得更高的识别率，识别性能更稳定。
一种基于遗传算法优化 bp 神经网络目标识别方法

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