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[期刊] 统计与决策
[作者]
程国胜 孙超男 宋凤丽 来鹏
文章提出了一种基于条件信息熵的超高维自由模型下非参数特征筛选方法,在响应变量为两类别时,对多类别离散型协变量进行特征筛选。通过理论证明和蒙特卡罗数值模拟验证了该筛选方法具有确定筛选性质,对超高维分类变量的重要特征筛选具有显著的效果。
[期刊] 统计与决策
[作者]
郭望 杨孝光 周鹏飞 李运明
超高维纵向数据的特征筛选是超高维特征筛选的难点之一，其难点是在保证边际筛选快速的前提下估计工作相关系数矩阵。文章在部分线性模型的假定下，考虑到纵向数据组间独立、组内相关的特点，采用样本协方差去估计未知的工作协方差矩阵，提出了剖面有协方差阵的确定独立筛选（PMSIS）方法，并在一定正则条件下，证明了该方法具有确定筛选性质。通过蒙特卡洛数值模拟与肠道菌群实例数据验证了该方法的有限样本性质，结果表明,新提出的PMSIS方法能有效筛选弱相关的协变量。
[期刊] 统计与决策
[作者]
来鹏 孙鑫 高羽飞 赵英序
特征筛选是超高维数据处理过程中非常重要的一环,筛选降维的准确性直接影响到后续的数据建模分析。文章针对卡方统计特征筛选方法(PC-SIS)的不足之处,对其进行改进,提出适用于超高维无模型假设下判别分类数据的似然比统计特征筛选方法(LR-SIS),从理论上证明了LR-SIS方法具有确定性筛选性质,并通过蒙特卡洛数值模拟和亚马逊网站电影评论文本数据验证了LR-SIS方法的有限样本性质。
[期刊] 统计与决策
[作者]
来鹏 季静雯 刘一鸣
文章研究了响应变量随机缺失下超高维数据的特征筛选方法,Kolmogorov过滤方法被用于筛选构建倾向得分函数的重要协变量,据此推广逆概率加权技术构建响应变量随机缺失下的边际特征筛选过程。通过大样本理论证明了所提出的筛选方法在一些常规条件下具有确定性筛选性质,利用蒙特卡罗模拟研究了其有限样本性质,并将其应用于实际数据问题来验证评估其实用价值。
[期刊] 统计与决策
[作者]
来鹏 季静雯 刘一鸣
文章研究了响应变量随机缺失下超高维数据的特征筛选方法,Kolmogorov过滤方法被用于筛选构建倾向得分函数的重要协变量,据此推广逆概率加权技术构建响应变量随机缺失下的边际特征筛选过程。通过大样本理论证明了所提出的筛选方法在一些常规条件下具有确定性筛选性质,利用蒙特卡罗模拟研究了其有限样本性质,并将其应用于实际数据问题来验证评估其实用价值。
[期刊] 清华大学学报(自然科学版)
[作者]
赵磊 张文 孙振国 陈强
在基于机器视觉的汽车刹车片外观检测中,刹车片图像前景分割及形状特征的提取和匹配算法是刹车片分类的关键。为实现汽车刹车片外观高精度检测分类,该文提出并实现了一种包括前景分割、几何特征提取及特征模板匹配的图像处理算法。该算法首先将工业相机拍摄得到的红、绿、蓝(red green blue,RGB)格式图像转换到色调、饱和度、明度(hue saturation value,HSV)色彩空间,利用其中的饱和度S通道从暗色传送带背景中分割刹车片;然后提取刹车片区域的多维几何特征进行特征融合;最后采用基于信息熵加权的改进特征匹配算法,通过刹车片特征的信息熵对特征空间的Manhattan距离进行加权。对98张、54类刹车片图像进行了分类实验,结果表明:算法准确率为95.00%,每张平均耗时110ms,可以应用于刹车片生产过程中的实时自动分类。
[期刊] 统计与决策
[作者]
甄志龙 张居晓
特征的高维性和数据的稀疏性问题会严重影响分类的准确性，卡方统计可以在保持分类精度不变的情况下，有效地对高维文本数据特征进行筛选。文章通过KL散度检验观测值与理论值的偏差程度，用KL散度度量特征与类别之间的相关性，改进了现有的最大或平均全局评价方法。采用KNN分类模型在标准数据集上进行实验的结果表明，所提方法在大幅度降低文本数据特征向量空间维数的同时，还能推动分类性能的提高。
[期刊] 统计与决策
[作者]
潘莹丽 赵晓洛 张淑莹 刘展
由于超高维生存数据存在删失，因此处理超高维完全数据的变量筛选法大多不再适用。大多数变量筛选法虽能以较大的概率保留所有重要变量，即具有确定筛选性，但却未能很好地控制错误发现率（FDR），所以寻找一种可以平衡模型的可解释性和稳定性的降维方法显得尤为重要。文章探讨了超高维生存数据中基于相关性秩排序且不依赖于模型的变量筛选法和FDR控制，提出了一种使用Knockoff协变量指定变量筛选阈值的两步过程，可以将FDR控制在预先指定的水平α下。数值模拟和实证分析的结果表明，在FDR水平α大于或等于1 s (s是重要变量数量）的情况下，提出的两步CR-Knockoff过程同时具有确定筛选和FDR控制的性能。
[期刊] 统计与决策
[作者]
朱燚丹 陈兴荣 李秋萍
文章针对信息增益变量选择方法(IG-SIS)的不足,对其进行改进,提出适用于超高维、无模型假设框架下基于信息增益率的变量选择方法(IGR-SIS),从理论上证明了IGR-SIS方法具有确定性筛选性质,并通过蒙特卡洛数值模拟和基因表达分类数据验证IGR-SIS方法对超高维分类变量选择的有效性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
朱燚丹 陈兴荣 李秋萍
文章针对信息增益变量选择方法（IG-SIS）的不足，对其进行改进，提出适用于超高维、无模型假设框架下基于信息增益率的变量选择方法（IGR-SIS），从理论上证明了IGR-SIS方法具有确定性筛选性质，并通过蒙特卡洛数值模拟和基因表达分类数据验证IGR-SIS方法对超高维分类变量选择的有效性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
何晓群 马学俊
特征筛选在统计模型中非常重要。文章基于分位数相关系数提出一种新的迭代稳健模型释放的变量筛选方法,该方法可以有效解决那些与因变量边际关系比较弱,而组合关系比较强的显著自变量的漏选问题。模拟研究比较了迭代确保独立筛选方法、迭代确保独立秩筛选方法、迭代距离确保独立筛选方法等。模拟结果印证了提出方法的有效性和灵活性。
关键词：
分位数相关系数 超高维 模型释放 稳健性
[期刊] 生态经济
[作者]
王建伟 李琳娜 高洁
引入信息熵理论,计算1996年~2010年中国交通运输能源消耗结构的信息熵、均衡度及结构转换速度系数和转换方向系数,研究了中国交通运输能源消耗结构的演变特征。结果表明:中国交通运输能源消耗结构信息熵在1.3~1.46之间呈现出略微的w型波动规律;均衡度维持在0.7左右,偏大且稳定;天然气的转换方向系数持续高于其他能源。这说明中国交通运输能源消耗结构并没有发生突变,而是在稳定中缓慢变化;中国交通运输能源消耗系统能源使用多元化;中国交通运输能源消耗结构的改变主要是由于天然气消耗的增加引起的。
关键词：
信息熵 交通运输 能源消耗 结构演变
[期刊] 统计与决策
[作者]
顾杰
文章针对区间型数据分类问题,提出了一种基于数据质量提高的区间型最小二乘支持向量机分类模型。首先提出了一种基于非参数位置检验的对数边缘概率密度比特征选择和变换方法以获得高质量的训练数据;然后,使用最小二乘支持向量机分类算法建立分类模型;最后,通过蒙特卡洛模拟实验和P2P借贷平台风险识别的实证分析来评价模型的分类性能。结果表明,该模型能够取得较好的分类效果。此外,与CART、Logistic回归、SVM等分类方法的对比结果也表现出较强的优势。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
蒋雨肖 丁晟春 吴鹏
信息传播正逐渐从文本、图像、音频、视频等单模态形式过渡到相互融合的多模态形式,且数据量飞速扩张。大规模数据需要庞大的存储空间,如何对海量的文本、图像等多模态数据进行有效分类变得至关重要。文章提出一种基于深度学习的多模态语义特征分类模型,解决图像文本形式的多模态数据的分类问题。在该模型中,利用BiLSTM(双向长短期记忆模型)设计文本特征提取模型,利用VGG16卷积神经网络设计图像特征提取模型,将两类深度神经网络提取出的文本特征与图像特征进行特征融合,进而实现多模态信息的分类。在NUS-WIDE公开数据集上的实验结果证明了该方法的有效性。
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