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龙图腾网恭喜长春大学申请的专利基于生成对抗网络的基因文本数据扩增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：CN119360978B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-25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：202411896286.6，技术领域涉及：G16B40/00；该发明授权基于生成对抗网络的基因文本数据扩增方法是由戴银飞;王琦;宋晓;乔梦娇;樊杰;卢世豪;王绍强;刘玉宝;王艳柏;刘志远;隋玉萍设计研发完成，并于2024-12-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于生成对抗网络的基因文本数据扩增方法在说明书摘要公布了：本发明属于生物特征识别技术领域，涉及一种基于生成对抗网络的基因文本数据扩增方法，该方法获取原始数据，将数据转化为适合GAN处理的格式；之后构建GAN，将处理后的数据输入GAN进行训练，利用训练好的GAN生成新的基因序列；GAN包括生成器、判别器和特征判别器；生成器用于将随机噪声映射到基因特征空间，生成类似真实数据分布的新的基因序列；判别器用于评估生成数据的真实性，特征判别器用于评估生成数据与原始数据在碱基分布上的一致性，使得生成的数据在整体特征上与原始基因数据相符。该方法生成的数据不仅在整体结构上接近真实数据，而且在细节特征上也保持高度一致，确保了扩增数据在实际应用中的可靠性。

本发明授权基于生成对抗网络的基因文本数据扩增方法在权利要求书中公布了：1.一种基于生成对抗网络的基因文本数据扩增方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：获取原始基因数据，将基因数据转化为适合生成对抗网络处理的文本格式；步骤2：构建生成对抗网络，将步骤1处理后的数据输入生成对抗网络进行训练，利用训练好的生成对抗网络生成新的基因序列；其中，所述生成对抗网络包括生成器、判别器和特征判别器；所述生成器是一个多层感知机，用于将随机噪声映射到基因特征空间，生成类似真实数据分布的新的基因序列，包括依次设置的四层第一全连接层，每一第一全连接层采用LeakyReLU激活函数，通过四层第一全连接层逐步扩展特征维度，最后通过输出层将数据维度缩减，并使用Tanh激活函数将生成的数据特征值归一化到[-1,1]，生成与基因数据类似的输出；所述判别器用于评估生成数据的真实性，包括依次设置的三层第二全连接层，经过三层第二全连接层逐步扩展特征维度，每一第二全连接层采用LeakyReLU激活函数来提高对数据的非线性特征的捕捉能力；最终通过Sigmoid激活函数输出一个介于[0,1]的概率值，表示输入为真实数据的概率；所述特征判别器用于评估生成数据与原始数据在碱基分布上的一致性，对生成基因数据的内部特征进行进一步约束，使得生成的数据在整体特征上与原始基因数据相符，特征判别器的输入为长度为4的碱基比例向量，输入数据经过两层第三全连接层，最后通过Sigmoid激活输出判别结果。

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