一种基于动态卷积网络的微生物基因序列分类模型的方法

摘要

本发明一种基于动态卷积网络的微生物基因序列分类模型的方法：步骤一：获取已有分类结果的微生物基因序列数据；步骤二：数据预处理；步骤三：构建动态卷积网络结构框架；步骤四：把准备好的数据输入步骤三建立的动态卷积网络，用反向传播，随机梯度下降法迭代100次，训练动态卷积网络；以多分类交叉熵为代价函数，最终得到分类算法模型；步骤五：将需要分类的分词序列输入到步骤四已训练好的动态卷积网络模型，得到分类结果。本发明方法不用人工处理数据和抽取特征，模型自动抽取抽象特征完成分类任务，算法效率和准确度高，可有效应用于生物信息分析与处理。