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龙图腾网获悉安徽大学申请的专利一种基于双路径并行集成决策的DHSs识别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：CN115985390B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-05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：202211545970.0，技术领域涉及：G16B20/30；该发明授权一种基于双路径并行集成决策的DHSs识别预测方法是由吕学平设计研发完成，并于2022-12-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于双路径并行集成决策的DHSs识别预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于双路径并行集成决策的DHSs识别预测方法，包括步骤一、数据集处理获得训练集和测试集，步骤二、建立iDHS‑DPPE模型，步骤三、训练集和测试集统一扩增处理，步骤四、扩增后的训练集序列特征做为输入进行特征提取，步骤五、双路径并行训练处理获得训练iDHS‑DPPE模型，步骤六、利用扩增后的测试集进行模型测试处理，步骤七、模型识别预测并输出结果；本发明通过BiGRU‑Attention模型和MSFRN模型的双模型训练的方式可以捕获到不同层次的重要信息，减少信息丢失，构成的双路径iDHS‑DPPE模型识别预测，能够有效提升泛化能力和鲁棒性，同时能够有效、准确的识别DHSs。

本发明授权一种基于双路径并行集成决策的DHSs识别预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于双路径并行集成决策的DHSs识别预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一、数据集处理，获取iDHS-Deep基准数据集中小鼠基因组的DHS序列，再利用CD-HIT对其进行处理后划分获得训练集和测试集； 步骤二、模型建立，建立包含特征提取模块、双路径集成模块和输出模块的iDHS-DPPE模型，其中双路径集成模块包含BiGRU-Attention模型和MSFRN模型； 步骤三、训练集和测试集统一化处理，将训练集和测试集中的序列长度进行扩充处理，获得统一长度的序列并按照滑动窗口拆分为2-mers，获得扩增后的训练集和测试集； 步骤四、特征提取，将扩增后的训练集序列特征作为输入经过iDHS-DPPE模型的特征提取模块进行特征提取，获得提取特征； 步骤五、双路径并行训练，将获得的提取特征作为输入分别导入包含BiGRU-Attention模型和MSFRN模型的双路径集成模块中进行训练，并结合特征提取模块和输出模块获得训练后的iDHS-DPPE模型； 步骤六、模型测试，将扩增后的测试集同样经过步骤四的特征提取处理，并将获得的提取特征输入训练后的iDHS-DPPE模型进行模型测试，获得测试后的iDHS-DPPE模型； 步骤七、模型识别预测，将待测数据经过步骤三和步骤四的处理后输入测试后的iDHS-DPPE模型，并由其输出识别预测结果。

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