【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及深度学习和自然语言处理领域，具体为一种基于卷积神经网络的病毒序列检索方法和系统。
技术介绍
1、随着生物信息学的不断进步，研究人员越来越关注和重视病毒序列检索方面的研究。有效的病毒序列检索方法不仅有助于更深入地了解病毒的演化和传播规律，也为疾病的诊断、预防和治疗提供了至关重要的基础。传统的病毒序列检索方法通常基于序列比对、常规特征表示或统计模型。这些方法在一定程度上能够实现对病毒序列的检索和分析，但存在表示能力有限和计算复杂度较高的问题。尤其随着病毒序列数据的不断积累和技术的进步，病毒序列的数据量不断增加，同时序列的复杂度也在增加。这就要求病毒序列检索系统能够处理更大规模、更复杂的数据，并提供更准确、更高效的检索服务。
技术实现思路
1、专利技术目的：为了克服
技术介绍
的不足，本专利技术第一目的是请求公开一种基于卷积神经网络的病毒序列检索方法，本方法利用卷积神经网络提取病毒序列的高维特征表示，并使用欧几里得距离作为特征向量相识度度量的方法进行检索，可以更全面地捕获病毒序列之间的...
【技术保护点】
1.一种基于卷积神经网络的病毒序列检索方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于卷积神经网络的病毒序列检索方法，其特征在于，S1包括：
3.根据权利要求2所述的基于卷积神经网络的病毒序列检索方法，其特征在于，S2包括：
4.根据权利要求3所述的基于卷积神经网络的病毒序列检索方法，其特征在于，S3包括：
5.根据权利要求4所述的基于卷积神经网络的病毒序列检索方法，其特征在于，S4包括：
6.根据权利要求5所述的基于卷积神经网络的病毒序列检索方法，其特征在于，S5包括：
7.一种基...
【技术特征摘要】
1.一种基于卷积神经网络的病毒序列检索方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于卷积神经网络的病毒序列检索方法，其特征在于，s1包括：
3.根据权利要求2所述的基于卷积神经网络的病毒序列检索方法，其特征在于，s2包括：
4.根据权利要求3所述的基于卷积神经网络的病毒序列检索方法，其特征...
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