鹏城实验室陈杰获国家专利权
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龙图腾网获悉鹏城实验室申请的专利病毒性质预测模型训练方法和病毒性质预测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN117292756B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202311136170.8，技术领域涉及：G16B40/20；该发明授权病毒性质预测模型训练方法和病毒性质预测方法是由陈杰;聂志伟;刘旭东;王振楠;黄显淞;田永鸿设计研发完成，并于2023-09-01向国家知识产权局提交的专利申请。
本病毒性质预测模型训练方法和病毒性质预测方法在说明书摘要公布了：本申请实施例提供了病毒性质预测模型训练方法和病毒性质预测方法，通过由病毒蛋白质序列数据集提取的特征训练预测模型得到目标预测模型；在训练模型的过程中，根据第一模型预测结果、回归标签和第一惩罚指数得到回归任务的回归损失函数值，根据第二模型预测结果、分类标签、第二惩罚指数和权重系数得到分类任务的分类损失函数值，根据回归损失函数值和分类损失函数值调整模型参数，通过第一惩罚指数指导对回归任务中的负样本的惩罚程度，通过第二惩罚指数指导对分类任务中的负样本的惩罚程度，通过权重系数调整分类损失函数对于分类任务的正样本的注重程度，从而解决训练数据正负样本不平衡问题。
本发明授权病毒性质预测模型训练方法和病毒性质预测方法在权利要求书中公布了：1.一种病毒性质预测模型训练方法，其特征在于，包括： 获取病毒蛋白质序列数据集； 对所述病毒蛋白质序列数据集进行特征提取，得到目标序列特征； 通过所述目标序列特征训练基础病毒性质预测模型得到目标病毒性质预测模型； 其中，在训练所述基础病毒性质预测模型的过程中，根据所述基础病毒性质预测模型的回归任务的第一模型预测结果、回归标签和第一惩罚指数得到所述回归任务的回归损失函数值，根据所述基础病毒性质预测模型的分类任务的第二模型预测结果、分类标签、第二惩罚指数和权重系数得到所述分类任务的分类损失函数值，根据所述回归损失函数值和所述分类损失函数值调整所述基础病毒性质预测模型的参数，所述第一惩罚指数表示对回归任务中的目标序列特征的第一负样本的惩罚程度，所述第二惩罚指数表示对分类任务中的目标序列特征的第二负样本的惩罚程度，所述权重系数用于调整分类损失函数对于分类任务中的目标序列特征的第二正样本的注重程度。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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