摘要
本发明提供一种用于HPV病毒基因序列数据的快速处理方法。涉及数据处理技术领域,所述方法包括:获取HPV病毒序列数据、宿主转录组数据和临床关联数据并进行整合,形成综合输入矩阵;采用基于强化学习的蜂群优化算法对所述综合输入矩阵进行特征筛选,得到最优特征子集;其中,蜂群优化算法将蜂群算法的全局搜索与强化学习的动态决策机制相结合,动态调整特征选择策略;构建基于多任务深度学习的HPV亚型精准分型与变异检测模型,通过不稳定注意力机制对最优特征子集进行深度编码与加权融合,输出亚型概率和突变位点概率两个关键预测结果。本发明提升了病毒分型与变异检测的准确性与生物学解释性,实现高维特征的高效提取与多任务精准识别。
技术关键词
注意力机制
多任务深度学习
联合损失函数
Softmax分类器
蜂群算法
序列
深度编码
融合特征
Softmax函数
Sigmoid函数
差异表达分析
特征选择
输出特征
滑动窗口
动态
数据
矩阵
病毒特征
系统为您推荐了相关专利信息
动态监测方法
气象
光谱仪
PLS模型
神经网络模型
形态检测方法
辣椒
特征金字塔网络
正面
数据采集模块
单目深度估计方法
语义先验
多级特征融合
卷积特征提取
深度图