基于双重自适应邻域半径的多粒度乳腺癌基因分类方法

出售价格

¥ 18500

卖家底价

¥ 15000

专利局官费

¥ 200

平台服务费

¥ 3300

注：上述费用仅包含专利权利转让费用，不包含专利年费或因年费未及时缴纳产生的滞纳金、恢复费。专利年费是专利权人依照专利法规定，自被授予专利权的当年开始，在专利权有效期内逐年应向专利局缴纳的费用。由于出售的专利类型、专利年限以及专利权人是否满足国家费用减缓的条件均会影响具体年费金额，需根据购买专利的实际情况进行缴纳。缴纳年费以及滞纳金、恢复费需单独和平台顾问确认且不属于下单后加价行为，故无法适用保障。

专利申请号：

CN202110845531.0

专利类型：

发明专利

技术分类：

G16B40/20

专利有效期：

2041-07-26

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专利信息

专利名称：基于双重自适应邻域半径的多粒度乳腺癌基因分类方法

商品编号：5063915

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申请日期：2021-07-26

公开/公告号：CN113838532B

授权公告日/公开日：2022-11-18

申请/专利权人：南**学

发明/设计人：丁卫***海鹏

主分类号：G16B40/20

IPC分类号：G16B40/20; G06K9/62; G16H50/20; G16H50/70

说明书摘要免费下载摘要

本发明提供了一种基于双重自适应邻域半径的多粒度乳腺癌基因分类方法，读取大规模基因位点数据并做归一化处理，并对大规模基因位点进行数据分析；利用轮廓系数和PCA降维可视化相结合方式，选取最佳K值，调整信息粒化的模型；其次，使用启发式约简算法分别实现基于簇心距离自适应邻域半径的多粒度属性约简基于属性包含度的邻域半径的多粒度属性约简，并采用SVM支持向量机机器学习分类算法对乳腺癌基因大数据进行分类和预测。本发明的有益效果是：调整惩罚项使模型在乳腺癌基因分类具有较高的准确率和召回率，去除大规模数据中冗余属性，提高了计算效率，利用样本之间的支持信息，提升了乳腺癌数据分类的效率和精度。

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