买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉湖州师范学院申请的专利一种基于双重自编码器的单细胞数据深度聚类方法、设备及介质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：CN120877877B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03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：202511387146.0，技术领域涉及：G16B40/00；该发明授权一种基于双重自编码器的单细胞数据深度聚类方法、设备及介质是由李重;陈晨;朱绍军;吴茂念;顾永跟;俞惠惠设计研发完成，并于2025-09-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于双重自编码器的单细胞数据深度聚类方法、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于双重自编码器的单细胞数据深度聚类方法、设备及介质，涉及单细胞RNA测序技术领域。所述方法包括：获取单细胞的原始基因数据；构建scDAEC模型；所述scDAEC模型包括动态组合多头注意力机制、去噪自编码器和图自编码器；所述去噪自编码器基于由零膨胀比例自适应权重调整的零膨胀负二项分布损失构建；所述图自编码器基于图卷积网络构建；将所述原始基因数据输入所述scDAEC模型进行聚类处理，得到单细胞数据聚类结果。本发明所构建的框架具有很强的泛化能力和高容错性。

本发明授权一种基于双重自编码器的单细胞数据深度聚类方法、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于双重自编码器的单细胞数据深度聚类方法，其特征在于，包括： 获取单细胞的原始基因数据； 构建scDAEC模型；所述scDAEC模型包括动态组合多头注意力机制、去噪自编码器和图自编码器；所述去噪自编码器基于由零膨胀比例自适应权重调整的零膨胀负二项分布损失构建；所述图自编码器基于图卷积网络构建； 将所述原始基因数据输入所述scDAEC模型进行聚类处理，得到单细胞数据聚类结果； 所述将所述原始基因数据输入所述scDAEC模型进行聚类处理，得到单细胞数据聚类结果，具体包括： 对所述原始基因数据进行预处理，并按照基因含量进行排序，生成基因表达矩阵；所述基因表达矩阵中的行表示细胞，列表示基因； 基于KNN算法和所述基因表达矩阵构建有向图； 将所述有向图分别输入所述去噪自编码器和所述图自编码器，在所述去噪自编码器中通过平衡dropout和真实低表达基因生成拓扑嵌入，在所述图自编码器中捕捉细胞间的拓扑关系生成去噪嵌入； 利用动态组合多头注意力机制将所述拓扑嵌入和所述去噪嵌入结合，得到单细胞数据聚类结果，具体包括： 首先，将所述拓扑嵌入和所述去噪嵌入分别投影到查询、键和值空间，其次，通过点积注意力机制计算注意力分数，并通过softmax函数归一化，将注意力分数转换为概率分布，之后根据输入的数据动态计算每个注意力头的权重，最后将每个注意力头的输出通过动态权重加权求和，得到单细胞数据聚类结果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人湖州师范学院，其通讯地址为：313000 浙江省湖州市吴兴区二环东路759号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。