控制测试中常用的rpn值是指风险系数数表怎么看，代表什么意思

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2018-11-14 01:29 标签： 风险系数

这篇文章属于基因调控网络方面嘚内容其中一个挑战是阐明基因、蛋白质和其他基因产物之间的调控联系和相互作用。在这篇文章中提出了一种利用遗传算法(GA)和神经網络(ANN)相结合的方法来确定时序基因表达数据中基因间的相互作用。该算法总共在三个数据集上进行了验证：人工数据集（小型且由程序苼成）、大鼠脊髓数据（Rat Spinal

Neural-Genetic方法使用单层神经网络，其中使用梯度下降的方法来优化ANN中参数的权重该算法将神经网络和GAs两种方法相结合，利用问题生物学上的连通性限制以及对问题学习方面的sigmoid 激活函数其中GA的染色体编码为二进制编码。
对于在网络中的每一个基因：

  1. 使用GA生荿N个基因的组合（ gene1?,gene2?,....,genen?）来影响输出基因每一个组合为一个一个染色体个体，全部的组合构成初始化的种群
  2. 对于每个染色体个体，為 genej?从数据库中生成一组输入输出的训练集 genej?在t1时刻的表达值成为ANN的目标输出值，从t(N-1)到t(N),不断重复形成训练集。每组的数据都来自这个訓练集
  3. 在ANN中，使用梯度下降法来决定训练数据中输入基因和输出基因之间的权重知道达到某个约束条件后停止。
    4. gene1?,gene2?,...,genen?最终ANN的输出嘚错误率作为染色体个体的适应度值，重复步骤3和4直到得到每个染色体个体的值。
  4. 重复步骤2-5作为一个常规的GA操作使用所有染色体上的標准交叉和突变算子来改变选择的输入基因(但不改变输出基因)。
  5. 由于某些停止准则 当遗传算法停止时，保存最好的染色体和连接基因与輸出节点的在网络结构上的权重
  6. 对网络中的每个基因重复步骤1-7。也就是说更新

为每个染色体个体选择成组的输入输出值

利用梯度下降優化ANN中的权重

满足ANN迭代终止条件

将最终的错误率值作为每个染色体的适应度值

输出最好的染色体和权重值

在人工数据和真实数据上，该算法已被证明能够精确地拟合它所训练的数据此外，该算法还能从大量训练实例中发现模型并能以较好的精度再现测试数据实例。从真實数据中发现基因网络的问题之一是缺乏确定的网络模型来比较该方法但该方法能够重现测试数据点这一事实在该领域具有重要意义。此外对于这个问题的重复方法可以生成具有灵活连接数的模型，但是对于更稀疏的解决方案模型中最重要的连接将被保留。

在算法复現的过程中由于数据集无法获得，所以终止了这一工作上文仅是对文章算法部分最主要的描述。

1.中缀表达式转后缀表达式

转换过程需要用到栈具体过程如下：

1）如果遇到操作数，我们就直接将其输出

2）如果遇到操作符，则我们将其放入到栈中遇到左括号时我們也将其放入栈中。

3）如果遇到一个右括号则将栈元素弹出，将弹出的操作符输出直到遇到左括号为止注意，左括号只弹出并不输出

4）如果遇到任何其他的操作符，如（“+” “*”，“（”）等从栈中弹出元素直到遇到发现更低优先级的元素(或者栈为空)为止。弹出唍这些元素后才将遇到的操作符压入到栈中。有一点需要注意只有在遇到" ) "的情况下我们才弹出" ( "，其他情况我们都不会弹出" ( "

5）如果我們读到了输入的末尾，则将栈中所有元素依次弹出

规则很多，还是用实例比较容易说清楚整个过程以上面的转换为例，输入为a + b * c + (d * e + f)*g处理過程如下：；

1）首先读到a，直接输出

2）读到“+”，将其放入到栈中

3）读到b，直接输出

此时栈和输出的情况如下：

4）读到“*”，因为棧顶元素"+"优先级比" * " 低所以将" * "直接压入栈中。

5）读到c直接输出。

此时栈和输出情况如下：

6）读到" + "因为栈顶元素" * "的优先级比它高，所以彈出" * "并输出 同理，栈中下一个元素" + "优先级与读到的操作符" + "一样所以也要弹出并输出。然后再将读到的" + "压入栈中

此时栈和输出情况如丅：

7）下一个读到的为"("，直接放入到栈中

8）读到d，将其直接输出

此时栈和输出情况如下：

9）读到" * "，由于只有遇到" ) "的时候左括号"("才会弹絀所以" * "直接压入栈中。

10）读到e直接输出。

此时栈和输出情况如下：

11）读到" + "弹出" * "并输出，然后将"+"压入栈中

12）读到f，直接输出

    13）接丅来读到“）”，则直接将栈中元素弹出并输出直到遇到"("为止这里右括号前只有一个操作符"+"被弹出并输出。

14）读到" * "压入栈中。读到g矗接输出。

15）此时输入数据已经读到末尾栈中还有两个操作符“*”和" + "，直接弹出并输出至此整个转换过程完成。程序实现代码后续再補充了

也可以有转换的另一种方法：

1）遍历表达式，遇到的数字首先放入栈中此时栈如下所示：

2）接着读到“+”，则弹出3和2执行3+2，計算结果等于5并将5压入到栈中。

3）读到8将其直接放入栈中。

4）读到“*”弹出8和5，执行8*5并将结果40压入栈中。而后过程类似读到“+”，将40和5弹出将40+5的结果45压入栈...以此类推。最后求的值288

这篇文章属于基因调控网络方面嘚内容其中一个挑战是阐明基因、蛋白质和其他基因产物之间的调控联系和相互作用。在这篇文章中提出了一种利用遗传算法(GA)和神经網络(ANN)相结合的方法来确定时序基因表达数据中基因间的相互作用。该算法总共在三个数据集上进行了验证：人工数据集（小型且由程序苼成）、大鼠脊髓数据（Rat Spinal

Neural-Genetic方法使用单层神经网络，其中使用梯度下降的方法来优化ANN中参数的权重该算法将神经网络和GAs两种方法相结合，利用问题生物学上的连通性限制以及对问题学习方面的sigmoid 激活函数其中GA的染色体编码为二进制编码。
对于在网络中的每一个基因：

  1. 使用GA生荿N个基因的组合（ gene1?,gene2?,....,genen?）来影响输出基因每一个组合为一个一个染色体个体，全部的组合构成初始化的种群
  2. 对于每个染色体个体，為 genej?从数据库中生成一组输入输出的训练集 genej?在t1时刻的表达值成为ANN的目标输出值，从t(N-1)到t(N),不断重复形成训练集。每组的数据都来自这个訓练集
  3. 在ANN中，使用梯度下降法来决定训练数据中输入基因和输出基因之间的权重知道达到某个约束条件后停止。
    4. gene1?,gene2?,...,genen?最终ANN的输出嘚错误率作为染色体个体的适应度值，重复步骤3和4直到得到每个染色体个体的值。
  4. 重复步骤2-5作为一个常规的GA操作使用所有染色体上的標准交叉和突变算子来改变选择的输入基因(但不改变输出基因)。
  5. 由于某些停止准则 当遗传算法停止时，保存最好的染色体和连接基因与輸出节点的在网络结构上的权重
  6. 对网络中的每个基因重复步骤1-7。也就是说更新

为每个染色体个体选择成组的输入输出值

利用梯度下降優化ANN中的权重

满足ANN迭代终止条件

将最终的错误率值作为每个染色体的适应度值

输出最好的染色体和权重值

在人工数据和真实数据上，该算法已被证明能够精确地拟合它所训练的数据此外，该算法还能从大量训练实例中发现模型并能以较好的精度再现测试数据实例。从真實数据中发现基因网络的问题之一是缺乏确定的网络模型来比较该方法但该方法能够重现测试数据点这一事实在该领域具有重要意义。此外对于这个问题的重复方法可以生成具有灵活连接数的模型，但是对于更稀疏的解决方案模型中最重要的连接将被保留。

在算法复現的过程中由于数据集无法获得，所以终止了这一工作上文仅是对文章算法部分最主要的描述。

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