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龍圖騰網(wǎng)恭喜北京工業(yè)大學(xué)申請(qǐng)的專(zhuān)利生物信息的分類(lèi)方法、裝置、儲(chǔ)存介質(zhì)及電子設(shè)備獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN113807427B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-13發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專(zhuān)利申請(qǐng)?zhí)?專(zhuān)利號(hào)為：202111070317.9，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V10/764；該發(fā)明授權(quán)生物信息的分類(lèi)方法、裝置、儲(chǔ)存介質(zhì)及電子設(shè)備是由栗覓;胡斌;呂勝富;康嘉明設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2021-09-13向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專(zhuān)利申請(qǐng)。

本生物信息的分類(lèi)方法、裝置、儲(chǔ)存介質(zhì)及電子設(shè)備在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本申請(qǐng)公開(kāi)了一種生物信息的分類(lèi)方法、裝置、儲(chǔ)存介質(zhì)及電子設(shè)備，屬于生物信息識(shí)別領(lǐng)域，其中，生物信息的分類(lèi)方法包括：獲取待分類(lèi)生物圖片；將待分類(lèi)生物圖片輸入訓(xùn)練好的機(jī)器學(xué)習(xí)模型中，得到待分類(lèi)生物圖片的分類(lèi)信息，訓(xùn)練好的機(jī)器學(xué)習(xí)模型是利用帶有正負(fù)域慣性權(quán)重的粒子群優(yōu)化算法對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)模型的參數(shù)進(jìn)行尋優(yōu)得到的。該方法利用訓(xùn)練好的機(jī)器學(xué)習(xí)模型進(jìn)行生物圖片的生物信息分類(lèi)，節(jié)省了人工成本的同時(shí)，大大提高了分類(lèi)速度，并且該訓(xùn)練好的機(jī)器學(xué)習(xí)模型是利用帶有正負(fù)域慣性權(quán)重的粒子群優(yōu)化算法對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)模型的參數(shù)進(jìn)行尋優(yōu)得到的，分類(lèi)準(zhǔn)確率相較于傳統(tǒng)的模型具有更高的準(zhǔn)確率。

本發(fā)明授權(quán)生物信息的分類(lèi)方法、裝置、儲(chǔ)存介質(zhì)及電子設(shè)備在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種生物信息的分類(lèi)方法，其特征在于，包括：獲取待分類(lèi)生物圖片；將所述待分類(lèi)生物圖片輸入訓(xùn)練好的機(jī)器學(xué)習(xí)模型中，得到所述待分類(lèi)生物圖片的分類(lèi)信息，所述訓(xùn)練好的機(jī)器學(xué)習(xí)模型是利用帶有正負(fù)域慣性權(quán)重的粒子群優(yōu)化算法對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)模型的參數(shù)進(jìn)行尋優(yōu)得到的；所述帶有正負(fù)域慣性權(quán)重的粒子群優(yōu)化算法的速度更新公式為：vidt+1＝-1twtvidt+c1r1[pbestit-xidt]+c2r2[gbestt-xidt]；其中，vidt+1為粒子i第d維的t+1的飛行速度，vidt為粒子第t代的速度，wt為慣性權(quán)重，pbesti為粒子i最優(yōu)值，gbest為種群全局最優(yōu)值，c1和c2為學(xué)習(xí)因子，c1＝c2＝2，r1和r2為[0,1]的隨機(jī)數(shù)；xidt為第t代的粒子位置；其中，慣性權(quán)重在正域區(qū)間0,1.2和負(fù)域區(qū)間-1.2,0交替取值。

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