电子科技大学长三角研究院(衢州)邹权获国家专利权
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龙图腾网获悉电子科技大学长三角研究院(衢州)申请的专利一种基于度量学习的系统发生树构建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：CN120067895B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-08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：202510533729.3，技术领域涉及：G06F18/243；该发明授权一种基于度量学习的系统发生树构建方法是由邹权;王一争;丁漪杰;刘利设计研发完成，并于2025-04-27向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于度量学习的系统发生树构建方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于度量学习的系统发生树构建方法。它解决了现有技术中系统发生树构建计算复杂度高且效率低下，准确度不佳的问题。它包括S1、收集包含核酸序列及对应已构建进化树的公开数据集；S2、对收集的数据集进行特征提取；S3、设计并构建度量学习模型，优化数据点之间的相似性度量；S4、使用训练集对度量学习模型进行训练并生成相似性矩阵；S5、基于生成的相似性矩阵，使用系统发生树构建算法构建树形结构并进行结果验证；S6、应用分析。本发明的优点在于：克服了传统方法中距离测量精度低、模型假设局限性强、计算复杂度高等问题，实现了大规模生物数据下系统发生树的高效构建。
本发明授权一种基于度量学习的系统发生树构建方法在权利要求书中公布了：1.一种基于度量学习的系统发生树构建方法，其特征在于，本方法包括以下步骤： S1、收集包含核酸序列及对应已构建进化树的公开数据集，并将收集的数据随机划分为训练集和测试集； S2、对收集的数据集进行特征提取并进行标准化处理，整合数据特征； S3、设计并构建度量学习模型，设计损失函数，优化数据点之间的相似性度量，处理训练样本并构建三元组，通过交叉验证方法调整超参数； S4、划分并准备数据集，选择优化算法进行模型训练与损失函数计算，监控模型训练过程与过拟合，对模型进行调优与超参数优化并对模型进行评估与稳定性检查，最后基于模型生成相似性矩阵； S5、基于生成的相似性矩阵，使用相似性矩阵作为输入构建树的分支，通过引入支长校正方法，优化树的分支长度，验证构建的系统发生树的合理性与已知进化关系之间的匹配程度，并通过进化树可视化工具直观展示树的信息； S6、将构建的系统发生树应用于物种进化关系的研究以及生态学物种保护。
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