[发明专利]一种不确定图代表实例的抽取方法在审
申请号: | 201811486200.7 | 申请日: | 2018-12-06 |
公开(公告)号: | CN109727635A | 公开(公告)日: | 2019-05-07 |
发明(设计)人: | 徐周波;杨健;刘华东;梁轩瑜;黄文文 | 申请(专利权)人: | 桂林电子科技大学 |
主分类号: | G16B20/00 | 分类号: | G16B20/00;G06K9/62 |
代理公司: | 北京中济纬天专利代理有限公司 11429 | 代理人: | 石燕妮 |
地址: | 541004 广西*** | 国省代码: | 广西;45 |
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摘要: | 本发明提出一种不确定图代表实例的抽取方法,该方法包括:构建训练集并建立回归模型;使用梯度下降法确定所述回归模型的回归系数;根据所述回归模型和所述回归模型的系数建立逻辑回归模型。本发明执行过程中,有效的提高了问题求解的效率,避免了当有新的蛋白质交互网络出现时对ADR算法的重复执行,具有良好的实用性。 | ||
搜索关键词: | 回归模型 抽取 逻辑回归模型 蛋白质交互 回归系数 问题求解 重复执行 下降法 训练集 构建 算法 网络 | ||
【主权项】:
1.一种不确定图代表实例的抽取方法,其特征在于,该方法包括:构建训练集并建立回归模型;使用梯度下降法确定所述回归模型的回归系数;根据所述回归模型和所述回归模型的系数建立逻辑回归模型。
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