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龙图腾网获悉南京工业大学申请的专利一种基于联邦学习和神经网络的抗病毒肽预测方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115700886B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211370134.3，技术领域涉及：G16B40/00；该发明授权一种基于联邦学习和神经网络的抗病毒肽预测方法及系统是由赵晔;杜展翔;刘复昌设计研发完成，并于2022-11-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于联邦学习和神经网络的抗病毒肽预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于联邦学习和神经网络的抗病毒肽预测方法及系统，利用多个独立的数据集分别进行预测模型的训练，其模型通过构建双通道深度神经网络，从原始变长序列数据中提取不同维度的特征，并且从序列数据和进化水平两个方面分析肽段序列，最终将得到的模型梯度和参数通过加密技术传输给中间服务器；服务器在不接触数据本身的情况下将传递来的模型参数进行聚合形成中间模型；服务器将中间模型的参数传递给参与方，完成参与方模型的更新，循环上述步骤，直至模型训练完成。将联邦学习和神经网络相结合，在保证数据安全性的前提下，能够准确快速的预测肽段的抗病毒活性。

本发明授权一种基于联邦学习和神经网络的抗病毒肽预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于联邦学习和神经网络的抗病毒肽预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 客户端利用肽序列数据对预测模型进行训练，得到预测模型的梯度和参数进行加密，将不同长度的肽序列按照独热码编码规则进行编码，得到独热码；将独热码分别送入包含第一神经网络和第二神经网络的双通道深度神经网络中，将得到的对应特征进行融合，将融合后的特征作为输入，构造两个全连接层和一个Softmax层用于识别抗病毒肽，第一神经网络为循环神经网络的变体，结合两个循环神经网络的输出，一个从右到左处理序列，一个从左到右处理序列；两个循环神经网络均包含多个LSTM单元，LSTM单元用于记住任意长度序列数据的值，将输入序列的长度作为时间步长，得到两个方向上最终时间步长的输出；LSTM单元的数量由输入序列长度动态调整，每个LSTM单元包括输入门、遗忘门和输出门，选择隐藏状态向量作为输出，得到128维的特征数据，并在输出后添加一个丢弃层，将keep-prob设置为0.8；第二神经网络包括特征提取层、平均块层和卷积层； 特征提取层使用20*20的Blosum矩阵初始化20个20*1的卷积核，通过对输入的变长独热码进行卷积操作构建位置特异性打分矩阵； 平均块层用于对位置特异性打分矩阵矩阵进行平均分块，将可变的进化数据转换为固定长度的进化特征，通过设置width=4，将20*L的位置特异性打分矩阵分成四部分，每一部分按照算法取平均值，最终得到20*4的平均块矩阵； 卷积层用于对得到的块进行卷积运算，获得100维的输出，并在输出后添加一个丢弃层，将keep-prob设置为0.8； 中间服务器对加密后预测模型的梯度和参数进行聚合形成中间模型，中间模型将梯度和参数传递给客户端进行更新； 重复以上步骤，利用二元交叉熵损失函数对中间模型进行评估，得到共享模型并传递给客户端；将待预测的肽序列输入客户端中，经预处理后进行独热编码，再将独热编码输入预测模型，输出预测结果完成抗病毒肽预测。

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