公开(公告)号：CN113486952B

公开(公告)日：2023-09-05

申请号：CN202110762911.8

申请日：2021-07-06

Applicant: 大连海事大学

Inventor： 马宝山 ,  董恒 ,  宫弈 ,  杨博雅 ,  蒋宪思 ,  刘昱含

IPC: G06F18/214 ,  G06N3/006 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基因调控网络的多因素模型优化方法，其包括利用基因的非线性微分方程模型和差分运算方法，结合机器学习算法，推断基因调控网络，并基于多目标优化思想和遗传算法优化关键参数衰减率。本发明在传统微分方程模型基础上引入噪声、衰减率、时间延迟的作用，基于机器学习算法训练非线性调控函数，可以更好地模拟基因表达的非线性动态过程；运用所提算法优化影响基因表达的重要参数衰减速率和时间延迟，进而构造出更加准确且高效的数学模型来从基因表达数据中推断基因调控网络。

公开(公告)号：CN113486952A

公开(公告)日：2021-10-08

申请号：CN202110762911.8

申请日：2021-07-06

Applicant: 大连海事大学

Inventor： 马宝山 ,  董恒 ,  宫弈 ,  杨博雅 ,  蒋宪思 ,  刘昱含

IPC: G06K9/62 ,  G06N3/00 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基因调控网络的多因素模型优化方法，其包括利用基因的非线性微分方程模型和差分运算方法，结合机器学习算法，推断基因调控网络，并基于多目标优化思想和遗传算法优化关键参数衰减率。本发明在传统微分方程模型基础上引入噪声、衰减率、时间延迟的作用，基于机器学习算法训练非线性调控函数，可以更好地模拟基因表达的非线性动态过程；运用所提算法优化影响基因表达的重要参数衰减速率和时间延迟，进而构造出更加准确且高效的数学模型来从基因表达数据中推断基因调控网络。