LASSO算法相关论文
自改革开放以来,随着中国经济的快速发展,我国的人口结构呈现出低出生率、低死亡率和低增长率。近年来,随着劳动力人口数量开始减......
无线传感网络逐渐应用于结构健康监测，但是因能耗问题难以实现长期、高频的数据采集工作。压缩感知技术可利用少量的采样点重构原始......
为降低硫、烯烃含量及辛烷值损失，保证汽油清洁化生产，基于S Zorb装置运行积累的数据，首先利用Lasso初步筛选建模变量，并基于BP神经网......
多年来我国经济长期高速发展,但随之带来的资源、环境问题,对经济保持良好的发展态势产生了制约。当前我国经济发展转型,需要在保......
首先基于文本挖掘技术构建反映投资者情绪的网络舆情指数，然后将所构建的网络舆情指数嵌入到系统性风险传染效应度量模型，得到修正的......
现如今,我国房地产行业快速发展,对国民经济产生了至关重要的影响,实践表明各城市房价之间存在着较强的联动性,房价变动具有“涟漪......
随着时代的发展与人们对健康的追求,人们对如何准确而高效的预测病人生存时间,癌症的复发时间或其他类型的生存数据等等更为关心。......
本文旨在解决纵向数据中系数矩阵和协方差矩阵的联合稀疏估计问题,我们提出了把估计协方差矩阵的MM算法和估计系数矩阵的CCD算法结......
如何有效的考虑多个性状之间的相关关系，去除其它性状对分析性状的影响，更加准确的估计QTL的遗传效应和位置信息一直都是一个研究热......
本文结合LASSO和核偏最小二乘回归研究百度搜索指数对CPI的预测作用.首先,选取宏、微观经济领域与CPI相关的、有代表性的百度搜索......
压缩感知是近来国际上热门的介于数学与信息学的一个新的研究领域，并在雷达探测，医学成像，图像处理等方面有了广泛的应用。人们经常需......
回归分析是研究变量问相互依赖关系的统计分析方法,主要包括参数回归和非参数回归.参数回归需要事先假定变量之间的函数形式,但在......
在多元线性回归建模中,自变量的选择至关重要,一般从预测的准确性和模型的可解释性两个方面进行约束自变量个数的选择.数目众多的......
本文针对船舶参数众多,难以选择较为相关的船舶参数估计海里油耗的问题,采用了随机森林算法,从众多的参数中提取到了五个关系最为......
围绕航空枢纽发展的临空经济区,正逐步成为高新技术产业和高端装备制造产业选址的首选地之一。文章通过对临空高科技产业的系统分......
Lasso（Least absolute shrinkage and selection operator）是目前广为应用的一种稀疏特征选择算法。经典的Lasso算法通过对高维数据......
为实现制浆材材性的快速测定,首先用常规方法测定了144个制浆材样品的冷水、热水、苯-醇和1%NaOH抽出物含量,并采集了样品的近红外......
为缓解我国木浆供应压力,满足混合原料制浆的实际需求,该文进行了近红外光谱快速分析混合制浆原料的研究。采集145个人为控制尾巨......
随着油田的不断开采,油田的产量预测也变得越来越重要。目前有许多基于机器学习的预测方法,但大多数都不能给出具体的预测模型。提......
目的研究帕金森病(PD)患者纹状体与大脑皮层功能连接的特征,并探讨益肾逐瘀法对纹状体-皮层功能网络的影响。方法使用益肾逐瘀法治......
目的基于网络数据库中胃癌和癌旁组织的RNA测序数据及临床特征数据,运用系统生物学方法联合机器学习算法进行生物信息学分析,筛选......
水泥是不可或缺的建筑材料,需求量巨大,资源消耗多,且污染排放大,所以水泥的高效、节能生产具有重要意义。在水泥生产过程中,悬浮......
目的探讨微阵列数据中的先验信息对基于LASSO变量选择方法的影响。方法设置真实模型后,逐步融合先验信息,采用R、MATLAB软件编程,......
森林健康评价是森林经营管理的重要依据,然而在传统森林健康研究中主要依靠野外实地调查,在数据收集过程中费时费力,且难以实现大......
互联网技术的大量运用使数据出现大幅度增长,处理数据信息、挖掘数据背后的意义已经成为社会各界的关注重点,随之发展的大数据技术......
随着信息技术发展和社交平台的多方面渗入,在线酒店预订应运而生。相比传统线下酒店预订,在线预订以其价格透明、选择丰富等优势吸......
在实际生活众多领域中,经常会收集到大量的缺失数据;尤其是在经济等相关领域中,随着计算机技术的不断发展可获数据的维数越来越高,......
智能调度是智能高铁技术体系的核心组成部分,准确预测高铁列车晚点时间是智能高铁必须实现的功能,基于列车运行数据开展高铁列车晚......
近年来我国国民经济增速变缓,受此冲击我国银行业信贷违约率持续攀升,商业银行资产质量和经营状况持续下降,信用风险越来越大。本......
消费者信心指数是一个国家或地区的消费者对当前经济状况满意程度和未来经济走向预期的综合指数,它与国家经济形势有着密切的联系,......
人类基因组计划完成之后,生物学领域中发展起来的各种组学技术把生命科学带进了系统生物学时代,此时,基因组学、转录组学、蛋白质......
针对生存分析中建立生存模型时,如何处理生存数据中特有的数据类型——删失数据,降低高维协变量的维数,更好地识别出真正具有预测......
针对语音信号在离散余弦变换魑上的稀疏性，提出了一种基于压缩感知的语音压缩编码算法。算法在编码端采用随机高斯矩阵直接对语音波......
为提高国内木浆产量和利用率,缓解制浆造纸行业优质原料紧缺的现状,针对我国南方特定的制浆原料模式——桉木-相思混合原料进行快......
首先,根据餐饮业网络评论文本对消费者情感极性进行预测,建立了Lasso-Logistic和Lasso-PCA两个预测模型.相比之下,Lasso-PCA模型整......
本文提出一种基于Lasso和模糊互信息多标记特征选择算法。本文所提的算法在6个多标记数据集上进行了测试,实验结果和统计假设检验......
岩爆,是一种岩体中聚积的弹性变形势能在一定条件下的突然猛烈释放,导致岩石爆裂并弹射出来的现象。岩爆严重威胁着交通隧道、矿井......
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投资收益在金融市场这个高度不稳定的环境中充满了不确定性。股票市场受到金融市场的不可预测性严重影响,因此持有一个能使风险达......
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基于自然群体随机交配,应用LASSO算法进行多iQTL定位,带有坐标下降的LASSO方法能够将无关变量压缩并使之趋于零.对模拟产生的自然......
目的解决soft阈值算法收敛速度过慢,得到的解不够稀疏等问题。方法根据soft阈值算法以及L1正则化理论进行研究。结果改进并提出了......
在金融分析中,因果关系研究一直占据至关重要的地位,Granger因果关系检验是一个简单且实用的方法,在金融分析中应用范围比较广。对......
本文在线性模型的框架下探索并推广了几种逐步型变量选择方法。首先,对于经典的向前选择算法与向后剔除算法,本文给出了其正交化的......
模型和特征选择是统计学中较为重要的问题之一。Lasso是一种基于一范式的特征选择方法,与现有特征选择方法比较,Lasso不仅能够准确......
针对LASSO算法及有关扩展模型忽略样本数据间关联信息的问题,以及有标签样本难以获取的实际情况,提出了一种半监督学习的特征选择......
