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基于卷积稀疏编码和最优传输的多模态数据整合方法
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发明专利
专利类型 -
未知
专利状态 -
2023118383036
专利号
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专利信息
数据仅供参考，具体信息可联系在线顾问
| 专利号 | 2023118383036 | 专利名称 | 基于卷积稀疏编码和最优传输的多模态数据整合方法 |
|---|---|---|---|
| 专利类型 | 发明专利 | 国际分类 | G06F 18/25 (2023.01),G06F 18/2135 (2023.01),G06F 18/2136 (2023.01),G06F 18/2413 (2023.01),G06N 3/0464 (2023.01),G06N 3/0499 (2023.01),G06N 3/084 (2023.01) |
| 申请人 | 河南大学,黄河水利职业技术学院 | 申请地址 | 河南省郑州市郑东新区明理路北段379号 |
| 发明人 | 申请日期 | 2023-12-28 | |
| 下证状态 | 未知 | 更新时间 | 2025-01-10 07:25:29 |
| 专利摘要 | 本发明公开了一种基于卷积稀疏编码和最优传输的多模态数据整合方法，该方法利用卷积稀疏编码协同地学习两个多模态输入特征的潜在表示，从方法论的角度缓解了神经网络的可解释性问题。在生成潜在空间时，为了更好地学习数据的分布情况，采用了最优传输理论，以解决真实分布和生成分布可能没有重叠的问题。进而基于多模态数据之间的相关矩阵进行对齐，在对齐点对两个模态的潜在空间组合，引导相似样本在不同模态之间有相似表达，最终实现多模态数据的整合。本发明使得整合后的潜在空间分类精度显著提升，适用于生物医学领域单细胞测序数据和影像数据等多组学数据整合分析。 | ||
交易流程
转让材料
| 买卖双方需提供 | 平台提供 | 转让后买方可获得 | ||
|---|---|---|---|---|
| 企业 | 个人 | 专利代理委托书 专利权转让协议 办理文件副本请求书 发明人变更声明 | 专利证书 手续合格通知书 专利登记簿副本 | |
| 买方 | 企业营业执照 企业组织机构代码证 | 身份证 | ||
| 卖方 | 企业营业执照 专利证书原件 | 身份证 专利证书原件 | ||
服务保障
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