[发明专利]基于主动半监督图神经网络的蛋白质分类方法有效
| 申请号： | 202110389844.X | 申请日： | 2021-04-12 |
| 公开（公告）号： | CN113066528B | 公开（公告）日： | 2022-07-19 |
| 发明（设计）人： | 解宇;解子璇;吕圣泽;鱼滨;张琛 | 申请（专利权）人： | 山西大学;西安电子科技大学 |
| 主分类号： | G16B20/00 | 分类号： | G16B20/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 陕西电子工业专利中心 61205 | 代理人： | 田文英;王品华 |
| 地址： | 030006 山*** | 国省代码： | 山西;14 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于主动半监督图神经网络的蛋白质分类方法。其步骤为：(1)生成蛋白质训练集与测试集；(2)构建图神经网络；(3)训练图神经网络；(4)对无标签蛋白质样本进行预测。本发明克服了现有技术中获取大量标记蛋白质样本作为训练集的成本太高，而标记蛋白质样本数量稀缺会导致模型训练效果差的不足，采用主动学习和半监督学习的方法，选取测试集中的样本进行伪标记扩充训练集，使得本发明在处理大量无标记蛋白质时有着较短的处理时间和较大的空间利用率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 主动 监督 神经网络 蛋白质 分类 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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