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龙图腾网恭喜重庆邮电大学申请的专利一种基于深度自动编码器的基因表达数据聚类方法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：CN114358191B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-04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：202210009917.2，技术领域涉及：G16B40/30；该发明授权一种基于深度自动编码器的基因表达数据聚类方法是由何瑶;舒坤贤设计研发完成，并于2022-01-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度自动编码器的基因表达数据聚类方法在说明书摘要公布了：本发明属于基因表达数据分析领域，具体涉及一种基于深度自动编码器的基因表达数据聚类方法；该方法包括：获取基因表达数据；对基因表达数据进行预处理，得到mRNA数据；将mRNA数据输入到训练好的深度自动编码器中，得到降维后的mRNA数据；采用mclust包确定降维后的mRNA数据的聚类簇数；根据聚类簇数，采用k‑means聚类算法对降维后的mRNA数据进行聚类，得到聚类结果；本发明采用mclust包确定聚类簇数，避免了人为设置聚类簇数的局限性，聚类结果更准确；将深度自动编码器与聚类方法相结合，加快了聚类运算速度，且有效地提升了聚类的效果，具有良好的应用前景。

本发明授权一种基于深度自动编码器的基因表达数据聚类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度自动编码器的基因表达数据聚类方法，其特征在于，包括：S1：获取基因表达数据；S2：对基因表达数据进行预处理，得到mRNA数据；S3：将mRNA数据输入到训练好的深度自动编码器中，得到降维后的mRNA数据；对深度自动编码器进行训练包括：深度自动编码器包括编码器和解码器；S31：采用编码器对输入mRNA数据进行特征学习，得到降维后的mRNA数据；编码器处理数据的公式为：y＝fθx＝fkfk-1...f1x＝σkσk-1...σ1wx+b其中，x表示输入向量，y表示降维后的mRNA数据，fθ表示编码器，fi表示深度网络中第i层的映射函数，σk表示第k层的激活函数，w表示编码器权重矩阵值，b表示编码器偏移矩阵；S32：采用解码器对降维后的mRNA数据进行重构，得到重构的mRNA数据；解码器处理数据的公式为：z＝gθ′y＝gkgk-1...g1y＝σkσk-1...σ1w′y+b′其中，z表示重构基因向量，gθ′＝{g1,g2,...,gk}表示解码器，w′表示解码器权重矩阵值，b′表示解码器偏移矩阵；S33：根据重构的mRNA数据和原mRNA数据计算损失函数，返回步骤S31，当损失函数最小时，得到训练好的深度自动编码器；损失函数为：L＝-logpx|z＝-logpx|z＝gθ′fθx其中，L表示损失函数，fθx表示经过降维的mRNA数据；S4：采用mclust包确定降维后的mRNA数据的聚类簇数；S5：根据聚类簇数，采用k-means聚类算法对降维后的mRNA数据进行聚类，得到聚类结果。

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