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龙图腾网获悉电子科技大学申请的专利神经网络模型训练方法、装置、电子设备及存储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：CN119380800B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202411405123.3，技术领域涉及：G16B15/30；该发明授权神经网络模型训练方法、装置、电子设备及存储介质是由邓科君;张洪旗;林昊;吕昊;丁辉设计研发完成，并于2024-10-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本神经网络模型训练方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本公开提供了一种经网络模型训练方法、装置、电子设备及存储介质，涉及生物信息技术领域。具体实现方案包括：获取数据集，数据集中的数据包括药物靶标蛋白质序列数据和非药物靶标蛋白质序列数据；根据数据集基于初始集成学习模型，得到具有预测药物靶标蛋白质的功能的目标神经网络模型，初始集成学习模型包括特征提取网络、至少两个基学习器和总分类器，其中，特征提取网络包括ESM2模型。本公开能够基于包括EMS2模型的集成学习模型训练得到具有预测药物靶标蛋白质的功能的目标神经网络模型，从而可以根据该神经网络模型快速高效且准确地对蛋白质序列对应的蛋白质是否为药物靶标蛋白质进行预测，降低预测成本。

本发明授权神经网络模型训练方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种神经网络模型训练方法，其特征在于，所述方法包括： 获取数据集，所述数据集中的数据包括药物靶标蛋白质序列数据和非药物靶标蛋白质序列数据； 将所述数据集划分为训练集和测试集； 根据所述训练集基于初始集成学习模型，得到具有预测药物靶标蛋白质的功能的目标神经网络模型，所述初始集成学习模型包括特征提取网络、至少两个基学习器和总分类器，其中，所述特征提取网络包括ESM2模型； 其中，所述训练集包括第一训练集和第二训练集，所述总分类器为基于学习的支持向量机SVM，所述根据所述训练集基于初始集成学习模型，得到具有预测药物靶标蛋白质的功能的目标神经网络模型，包括： 根据所述ESM2模型对所述第一训练集进行特征提取，得到第一特征，根据氨基酸组成ACC算法对所述第一训练集进行特征提取，得到第二特征； 根据所述第一特征和所述第二特征，进行融合和归一化处理，得到第三特征； 所述至少两个基学习器分别基于所述第三特征，分别输出当前特征对应的蛋白质是否为药物靶标蛋白质的分类结果； 基于所述至少两个基学习器对应的分类结果，以及所述第一训练集，得到所述至少两个基学习器对应的损失函数； 基于所述至少两个基学习器对应的损失函数，分别优化所述至少两个基学习器，得到优化后的至少两个基学习器； 根据所述第二训练集，以及所述优化后的至少两个基学习器对于所述第二训练集的分类结果，对所述总分类器进行优化，得到优化后的总训练器； 基于所述特征提取网络、优化后的至少两个基学习器、优化后的总训练器，得到所述目标神经网络。

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