上海第二工业大学刘振栋获国家专利权
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龙图腾网获悉上海第二工业大学申请的专利基于多模型动态集成的DNA位点识别方法及装置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：CN120877860B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-13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：202510978817.4，技术领域涉及：G16B20/50；该发明授权基于多模型动态集成的DNA位点识别方法及装置是由刘振栋;李丽萍;蒋迦旻;牛竟冉;赵腾博;刘潇;朱航琛设计研发完成，并于2025-07-16向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于多模型动态集成的DNA位点识别方法及装置在说明书摘要公布了：本申请适用于DNA位点识别技术领域，尤其涉及基于多模型动态集成的DNA位点识别方法及装置。方法包括：获取DNA序列；以所述DNA序列为输入，运行第一基模型，得到类概率向量Pj；所述第一基模型是基于深度森林算法的机器学习模型，j为所述第一基模型的级联层序号；以所述类概率向量Pj为附加特征维度，动态更新地运行第二基模型，得到预测结果Qp；所述第二基模型是基于支持向量机的机器学习模型；相比于传统的用于二分类的支持向量机，本申请实施例提供的模型能够在二分类结果的基础上提供更精确的置信度信息；相对于传统的机器学习方案，本申请实施例提供的方案新增了一定的性能调整空间。
本发明授权基于多模型动态集成的DNA位点识别方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于多模型动态集成的DNA位点识别方法，其特征在于，包括： 获取DNA序列； 以所述DNA序列为输入，运行第一基模型，得到类概率向量；所述第一基模型是基于深度森林算法的机器学习模型，为所述第一基模型的级联层序号； 以所述类概率向量为附加特征维度，动态更新地运行第二基模型，得到预测结果；所述第二基模型是基于支持向量机的机器学习模型； 其中，所述第一基模型和所述第二基模型构成集成模型的至少一部分，所述集成模型是基于样本和标签训练得到的机器学习模型；所述动态更新是指所述第二基模型的输入特征空间随着所述第一基模型第层的级联输出更新。
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