【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及计算机生物算法，尤其涉及一种基于神经网络算法的植物基因突变方向预测系统与方法。
技术介绍
1、植物基因突变方向预测系统与方法主要基于表型筛选技术、分子标记的技术和基因组测序技术，但是这些技术或多或少的存在以下不足：
2、1、目前的表型筛选的技术即通过观察植物的外部形态、生理生化指标、抗逆能力等特征，来判断基因突变是否发生和对植物的影响，这种技术是最传统的育种方法，但也存在一些缺点，如筛选效率低、耗时耗力、受环境因素干扰大、难以检测隐性突变；
3、2、基于分子标记的技术，即通过检测植物基因组中特定的dna序列或多态性位点，来确定基因突变的位置和类型，这种技术可以提高突变检测的准确性和灵敏度，但也有一些局限性，如需要预先知道目标基因的序列信息、不能直接反映突变对表型的影响、需要大量的实验材料和仪器设备；
4、3、基于基因组测序的技术，即通过对植物基因组进行全面的高通量测序，来发现基因突变的全貌和分布，这种技术是目前最先进的突变检测技术，可以揭示基因突变的数量、类型、位置、频率等信息，但也面临一些挑战，如数据量巨大、分析复杂、成本高昂、难以区分自然变异和诱导变异。
5、因此，如何提供一种基于神经网络算法的植物基因突变方向预测系统与方法是本领域技术人员亟需解决的问题。
技术实现思路
1、本专利技术的一个目的在于提出一种基于神经网络算法的植物基因突变方向预测系统与方法，本专利技术基于神经网络算法的植物基因突变方向预测系统与方法，在
2、根据本专利技术实施例的一种基于神经网络算法的植物基因突变方向预测系统，包括：
3、基因突变数据生成模块，所述基因突变数据生成模块根据植物基因组的结构和功能信息，生成一系列的基因突变数据；
4、神经网络模型模块，所述神经网络模型模块接收基因突变数据并生成模块的输入数据，所述神经网络模型模块通过多个输入层、隐藏层和输出层，对输入数据进行非线性变换和加权求和，输出预测的表型影响数据；
5、权重矩阵更新模块，所述权重矩阵更新模块根据神经网络模型的输出数据和真实的表型影响数据计算误差函数，所述权重矩阵更新模块通过反向传播算法更新权重矩阵；
6、预测结果输出模块，所述预测结果输出模块将神经网络模型的输出数据，即预测的表型影响数据输出给用户。
7、根据权利要求1所述的一种基于神经网络算法的植物基因突变方向预测系统，其特征在于，所述基因突变数据生成模块作为神经网络模型的输入，且每个输入数据对应一个输出数据。
8、一种基于神经网络算法的植物基因突变方向预测方法，用于权利要求1-2任意一项的所述一种基于神经网络算法的植物基因突变方向预测系统，具体步骤如下：
9、s1、根据植物基因组的结构和功能信息，构建一个神经网络模型，该模型包含多个输入层、隐藏层和输出层，每一层都由多个神经元组成，神经元之间通过权重矩阵相连；
10、s2、根据植物基因突变的类型、位置和频率，生成一系列的基因突变数据，作为神经网络模型的输入，每个输入数据对应一个输出数据，表示基因突变对植物表型的影响；
11、s3、使用基因突变数据和表型影响数据对神经网络模型进行训练，通过反向传播算法更新权重矩阵，使得模型的输出数据尽可能接近真实的表型影响数据，从而提高模型的预测准确性；
12、s4、使用训练好的神经网络模型对新的基因突变数据进行预测，输出预测的表型影响数据，从而为植物基因突变的方向和效果提供参考。
13、优选的，所述s1中的具体步骤包括：
14、s11、确定神经网络模型的结构，即输入层、隐藏层和输出层的数量和神经元的数量；
15、s12、初始化神经网络模型的参数，即权重矩阵和偏置向量；
16、s13、定义神经网络模型的激活函数，即每个神经元的输出与输入的关系；
17、s14、构建神经网络模型的计算图，即将输入数据、权重矩阵、偏置向量和激活函数按照神经网络模型的结构进行连接，形成一个从输入层到输出层的数据流动的过程；
18、这个过程可以用以下的公式表示：x(0)＝xz(l)＝w(l)x(l-1)+b(l),l＝1,2,...,lx(l)＝f(l)(z(l)),l＝1,2,...,ly＝x(l)；
19、其中，x(0)是输入数据，y是输出数据，w(l)是第l层的权重矩阵，b(l)是第l层的偏置向量，f(l)是第l层的激活函数，z(l)是第l层的线性组合，x(l)是第l层的激活输出，l是神经网络模型的层数。
20、优选的，所述s2中的具体步骤包括：
21、s21、确定基因突变的类型、位置和频率的分布和范围；
22、s22、生成一系列的基因突变数据，即对植物基因组进行随机或有规律的修改，产生不同的基因序列，这些数据可以用以下的公式表示：xi＝x0+δxi,i＝1,2,...,n；
23、其中，x0是原始的植物基因序列，xi是第i个基因突变数据，δxi是第i个基因突变的变化量，n是基因突变数据的数量；
24、s23、生成每个基因突变数据对应的输出数据，即基因突变对植物表型的影响。
25、优选的，所述s3中的具体步骤包括：
26、s31、将基因突变数据和表型影响数据分为训练集、验证集和测试集，用于训练、验证和测试神经网络模型的性能；
27、s32、使用训练集中的数据对神经网络模型进行训练，即通过反向传播算法更新权重矩阵，使得模型的输出数据尽可能接近真实的表型影响数据，这个过程可以用以下的公式表示：
28、其中，w(l)是第l层的权重矩阵，η是学习率，e是误差函数，是误差函数对第l层的权重矩阵的偏导数，l是神经网络模型的层数；
29、s33、使用验证集中的数据对神经网络模型进行验证，即通过计算模型的输出数据和真实的表型影响数据之间的误差，来评估模型的预测准确性，这个误差计算公式为：
30、其中，eval是验证集上的误差，m是验证集的数据数量，yi是第i个数据的模型输出，ti是第i个数据的真实输出；
31、s34、使用测试集中的数据对神经网络模型进行测试，即通过计算模型的输出数据和真实的表型影响数据之间的误差，来评估模型的泛化能力，这个误差计算公式为：
32、其中，etest是测试集上的误差，n是测试集的数据数量，yi是第i个数据的模型输出，ti是第i个数据的真实输出。
33、优选的，所述s4中的具体步骤包括：
34、s41、输入新的基因突变数据，即对植物基因组进行修改后的基因序列；
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【技术保护点】
1.一种基于神经网络算法的植物基因突变方向预测系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于神经网络算法的植物基因突变方向预测系统，其特征在于，所述基因突变数据生成模块作为神经网络模型的输入，且每个输入数据对应一个输出数据。
3.一种基于神经网络算法的植物基因突变方向预测方法，用于权利要求1-2任意一项的所述一种基于神经网络算法的植物基因突变方向预测系统，其特征在于，具体步骤如下：
4.根据权利要求3所述的一种基于神经网络算法的植物基因突变方向预测方法，其特征在于，所述S1中的具体步骤包括：
5.根据权利要求3所述的一种基于神经网络算法的植物基因突变方向预测方法，其特征在于，所述S2中的具体步骤包括：
6.根据权利要求3所述的一种基于神经网络算法的植物基因突变方向预测方法，其特征在于，所述S3中的具体步骤包括：
7.根据权利要求3所述的一种基于神经网络算法的植物基因突变方向预测方法，其特征在于，所述S4中的具体步骤包括：
【技术特征摘要】
1.一种基于神经网络算法的植物基因突变方向预测系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于神经网络算法的植物基因突变方向预测系统，其特征在于，所述基因突变数据生成模块作为神经网络模型的输入，且每个输入数据对应一个输出数据。
3.一种基于神经网络算法的植物基因突变方向预测方法，用于权利要求1-2任意一项的所述一种基于神经网络算法的植物基因突变方向预测系统，其特征在于，具体步骤如下：
4.根据权利要求3所述的...
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