公开(公告)号：CN116030908A

公开(公告)日：2023-04-28

申请号：CN202310149714.8

申请日：2023-02-22

Applicant: 湖南大学

Inventor： 宋勃升 ,  赖乐珊 ,  刘益萍 ,  曾湘祥 ,  容明强 ,  史俊锋

IPC: G16C20/50 ,  G16C20/70 ,  G06N3/047 ,  G06N3/044 ,  G06N3/048 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06N3/094 ,  G06N3/0475

Abstract: 本发明公开了一种抗癌肽生成模型的训练方法，包括：获取一般多肽序列数据、抗癌肽序列数据和非抗癌肽序列数据，并根据氨基酸词表对一般多肽序列数据、抗癌肽序列数据和非抗癌肽序列数据进行数字编码，以得到一般多肽序列数据集、抗癌肽序列数据集和非抗癌肽序列数据集，将一般多肽序列数据集、抗癌肽序列数据集和非抗癌肽序列数据集分别按照训练集和测试集8:2的比例进行划分，以得到一般多肽序列训练集和测试集、抗癌肽序列训练集和测试集和非抗癌肽序列训练集和测试集，将一般多肽序列训练集输入抗癌肽生成模型的生成模块中，并使用反向传播算法对生成模块中每层的权重参数和偏置参数进行更新和优化，以得到预训练好的生成模块。

公开(公告)号：CN113239168B

公开(公告)日：2024-01-05

申请号：CN202110598553.1

申请日：2021-05-31

Applicant: 湖南大学

Inventor： 潘小琴 ,  曾湘祥 ,  宋翔 ,  马腾飞 ,  赖乐珊

IPC: G06F16/332 ,  G06F16/33 ,  G06F16/36

Abstract: 本发明公开了一种基于知识图谱嵌入预测模型的可解释性方法和系统。获取来自用户的问题(包含实体x和关系r)，输入训练好的知识图谱嵌入预测模型中，以得到问句的答案即预测结果；利用子图提取工具对用户输入问题中实体x以及得到的预测结果进行分析，以获得预测结果与问题实体x之间的二阶封闭子图；利用扰动算法对得到的二阶封闭子图进行扰动分析，以获得重要节点与路径，并作为对预测结果的解释分析结果。与相关技术相比，本发明提供的基于知识图谱嵌入预测模型的可解释性方法和系统，能够解决现有基于知识图谱预测方法不能提供的关于预测结果的解释分析，该分析可用于佐证预测结果的有效性和合理性，并能够达到高性能和高稳定的要求。

公开(公告)号：CN113239168A

公开(公告)日：2021-08-10

申请号：CN202110598553.1

申请日：2021-05-31

Applicant: 湖南大学

Inventor： 潘小琴 ,  曾湘祥 ,  宋翔 ,  马腾飞 ,  赖乐珊

IPC: G06F16/332 ,  G06F16/33 ,  G06F16/36

Abstract: 本发明公开了一种基于知识图谱嵌入预测模型的可解释性方法和系统。获取来自用户的问题(包含实体x和关系r)，输入训练好的知识图谱嵌入预测模型中，以得到问句的答案即预测结果；利用子图提取工具对用户输入问题中实体x以及得到的预测结果进行分析，以获得预测结果与问题实体x之间的二阶封闭子图；利用扰动算法对得到的二阶封闭子图进行扰动分析，以获得重要节点与路径，并作为对预测结果的解释分析结果。与相关技术相比，本发明提供的基于知识图谱嵌入预测模型的可解释性方法和系统，能够解决现有基于知识图谱预测方法不能提供的关于预测结果的解释分析，该分析可用于佐证预测结果的有效性和合理性，并能够达到高性能和高稳定的要求。