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用神经网络预测蛋白质二级结构 问题：运用机器学习的算法来进行蛋白质二级结构的方法。具体来说，运用神经网络 的方法，对蛋白质的一级序列和二级结构进行学习从而能够从一级结构预测二级结构。 目标：设计算法，并根据该算法编写软件，实用的蛋白质结构预测系统。 1.需求分析 功能类别 子功能 系统安装和卸载 系统安装 系统卸载 软件加密 登录和退出 用户登录 用户注销 退出系统 二级结构预测 一级结构数据导入 参数选择 暂停运行 数据保存 输出结果 结果评价 选择待比较结果 结果比较，打分 生成评价报告 结果展示 选择结果输出格式 在窗口实时展示结果 1.1 系统安装和卸载 1.1.1 系统安装 双击能够出现安装向导，选择安装目录，完成后自动运行。 1.1.2 系统卸载 双击能够出现卸载向导，或者从控制面板中删除。 1.1.3 软件加密 对于需要者，可以给安装包设置密码，没有密码就无权安装。 1.2 登录和退出 1.2.1 用户登录 登录界面，需要输入用户名和密码。 1.2.2 用户注销 注销后回到登录界面。 1.2.3 退出系统 退出系统后关闭软件。 1.3 二级结构预测 1.3.1 一级结构数据导入 能导入PDB 库里的文件类型，及 pdb 文件，自动将其转化为用于处理的数据结构。方 便进一步的操作。 1.3.2 参数选择 可选择的参数应当包括神经网络的层数，每一层的节点数。 1.3.3 暂停运行 如果运行时间过长，用户可以选择中途中止运行，获得中间结果使用。 1.3.4 数据保存 在运行过程中每隔一段时间，程序将会自动保存已经得出的中间结果，以备不时之需。 防止因断电，死机等原因导致的结果丢失。 1.3.5 输出结果 按照用户的需求将结果输出。 1.4 结果评价 1.4.1 选择待比较结果 从保存的结果中选择需要进行比较的结果，进行结果的比较分析。 1.4.2 结果比较，打分 将所选择的结果进行比较，获得该结果的评价分值。 1.4.3 生成评价报告 对所有结果进行评价打分之后，形成评价报告，对各种参数设定的结果预测准确度进行 排序，找出最优化的模型。 1.5 结果展示 1.5.1 选择结果输出格式 根据用户所需，结果可以采用 fasta，txt ，图表等形式展示，方便用户对结果用其它软 件进行进一步分析。 1.5.2 在窗口实时展示结果 用户可以在确认运行之后在输出窗口对结果进行实时观察。 2.算法： W 为[-1,1]随机数 O5=X1*51+X2*W52+…+X4*W54 O6=… … F5=f(O5)=1/(1+e^(-O5)) F6=… … O10=F5*O10,5+… … F15= F14= y= //d=(y14-F14)^2+(y15-F15)^2 //d2= //δ d3= … 与ERR 比较 局部梯度：δ δ =(d -O )O (1-O )=(y -F )F (1-F ) 14