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RS-BART:一种提升贝叶斯可加回归树预测性能的新方法（英文）: 1; 作者王冠伟张春霞殷清燕《工程数学学报》 CSCD 北大核心 2019年第4期461-477,共17页; 在有监督学习的任务中,任何方法的主要目标是对未来数据进行准确的预测.作为梯度boosting算法的贝叶斯版本,贝叶斯可加回归树(Bayesian additive regression trees,BART)模型在此方面具有巨大潜力.但是,BART得到的关注远远低于随机森林... 展开更多; 关键词集成学习贝叶斯可加回归树预测精度随机森林 GIBBS采样; 在线阅读下载PDF 职称材料

一种快速有效的L2 Cache可靠性预测方法被引量：1: 2; 作者成玉马安国 +2 位作者王永文唐遇星张民选《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2013年第1期181-187,共7页; 随着集成电路工艺的不断进步,微处理器的软错误问题日益突出.体系结构弱点因子AVF(architectural vulnerability factor)作为可靠性评估指标之一,常用于软错误的评估.AVF在程序执行过程中呈现明显的动态变化特性,使得基于AVF预测的动态... 展开更多; 关键词软错误体系结构弱点因子 AVF预测贝叶斯累加树块搜索; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于贝叶斯累加回归树评估中国非洲猪瘟发生风险区域: 3; 作者王颢然肖建华 +5 位作者欧阳茂霖高宏岩刘宇馨高利高翔王洪斌《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第11期180-187,共8页; 为探究中国非洲猪瘟发生的风险区域,对疫情的风险评估提供决策参考。该研究基于贝叶斯累加回归树(Bayesian Additive Regression Tree,BART)模型,应用2018年8月至2021年8月非洲猪瘟发生数据评估了中国非洲猪瘟的风险区域及相关的影响因... 展开更多; 关键词病害模型非洲猪瘟风险评估贝叶斯累加回归树影响因素; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于贝叶斯加性回归树的个体化治疗效应估计方法及应用: 4; 作者梁宝生周江杰王胜锋《中国卒中杂志》 2023年第7期770-779,共10页; 个体化治疗效应指对于同一例患者,无论其实际接受治疗与否,在接受治疗和未接受治疗状态下所呈现出的效果差异。整合患者特征开展对个体化治疗效应的评估,可以辅助实现对每一例患者精准化施加获益最大的治疗方案。本文基于贝叶斯加性回... 展开更多; 关键词个体化治疗效应贝叶斯加性回归树精准医疗预测模型; 在线阅读下载PDF 职称材料

观察性研究中基于贝叶斯加性回归树的平均处理效应估计: 5; 作者刘文倪森淼 +5 位作者仲子航甘世林贺志强黄清浩于浩柏建岭《中国卫生统计》 CSCD 北大核心 2023年第6期822-826,831,共6页; 目的探讨观察性研究中贝叶斯加性回归树估计平均处理效应的统计学性能及适用条件。方法通过模拟试验和实例分析比较贝叶斯加性回归树与多变量回归、倾向性得分匹配、逆概率加权的估计结果差异。结果模拟试验表明,在线性假设下,贝叶斯加... 展开更多; 关键词观察性研究贝叶斯加性回归树因果推断可忽略性假设; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名RS-BART:一种提升贝叶斯可加回归树预测性能的新方法（英文）: 1; 作者王冠伟张春霞殷清燕; 机构西安工业大学机电工程学院西安交通大学数学与统计学院西安建筑科技大学理学院; 出处《工程数学学报》 CSCD 北大核心 2019年第4期461-477,共17页; 基金 The National Natural Science Foundation of China(11671317 11601412) +1 种基金 the Key Laboratory Program of Science and Technology Co-ordination and Innovation Project of Shaanxi Province(2014SZS20-K04); 文摘在有监督学习的任务中,任何方法的主要目标是对未来数据进行准确的预测.作为梯度boosting算法的贝叶斯版本,贝叶斯可加回归树(Bayesian additive regression trees,BART)模型在此方面具有巨大潜力.但是,BART得到的关注远远低于随机森林和梯度boosting算法.为扩展BART的应用范围,文中首先对BART模型作了较为详尽的综述.考虑到BART在高维情况下会出现过拟合,本文提出了RS-BART方法以提高其预测性能.RS-BART首先对所有预测变量根据其相对重要性排序,然后使用重要性度量训练一些低维或中等维度的BART模型,将其预测结果平均或投票来得到最终的预测结果.基于模拟和实际数据的试验结果表明,与一些最先进的方法(如随机森林、boosting和BART)相比,RS-BART具有更好或基本相当的预测性能.因此,RS-BART可以作为用于解决实际应用中高维且稀疏预测任务的一种有效工具.; 关键词集成学习贝叶斯可加回归树预测精度随机森林 GIBBS采样; Keywords ensemble learning bayesian additive regression tree prediction accuracy random forest Gibbs sampling; 分类号 O212.8 [理学—概率论与数理统计] TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名一种快速有效的L2 Cache可靠性预测方法被引量：1: 2; 作者成玉马安国王永文唐遇星张民选; 机构国防科学技术大学计算机学院中国航天员中心中国人民解放军; 出处《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2013年第1期181-187,共7页; 基金国家自然科学基金项目(60873016 60970036) +1 种基金 2009AA01Z102); 文摘随着集成电路工艺的不断进步,微处理器的软错误问题日益突出.体系结构弱点因子AVF(architectural vulnerability factor)作为可靠性评估指标之一,常用于软错误的评估.AVF在程序执行过程中呈现明显的动态变化特性,使得基于AVF预测的动态容错管理技术成为当前软错误研究领域的热门课题.即根据AVF的变化来动态选择是否对微处理器部件进行容错设计,从而在满足软错误可靠性要求的前提下尽量降低容错技术的开销.因此,基于L2 Cache AVF的动态特性研究,提出使用贝叶斯累加树模型BART(Bayesian additive regression trees)对L2 Cache AVF进行准确预测,并使用块搜索(bump hunting)技术来提取由少数几个性能参数组成的、对具有高L2 Cache AVF的执行阶段进行判定的规则,从而实现了对L2 Cache AVF的快速有效预测.; 关键词软错误体系结构弱点因子 AVF预测贝叶斯累加树块搜索; Keywords soft error architectural vulnerability factor（AVF） AVF prediction bayesian additive regression tree（bart） bump hunting; 分类号 TP302.8 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于贝叶斯累加回归树评估中国非洲猪瘟发生风险区域: 3; 作者王颢然肖建华欧阳茂霖高宏岩刘宇馨高利高翔王洪斌; 机构东北农业大学动物医学学院黑龙江省动物普通疾病防治重点实验室; 出处《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第11期180-187,共8页; 基金国家自然科学基金项目(31802217)。; 文摘为探究中国非洲猪瘟发生的风险区域,对疫情的风险评估提供决策参考。该研究基于贝叶斯累加回归树(Bayesian Additive Regression Tree,BART)模型,应用2018年8月至2021年8月非洲猪瘟发生数据评估了中国非洲猪瘟的风险区域及相关的影响因素。结果表明:1)在影响非洲猪瘟风险区分布的环境因素中,归一化城市土地指数(0.213±0.026)贡献性最高,其次是归一化差分植被指数(0.207±0.028),年平均气温(0.199±0.025),家猪的分布(0.194±0.025)和最冷季降水量(0.187±0.026)。2)在评估模型中,小型城市相比于其他类型的城市发生非洲猪瘟的风险更高。非洲猪瘟的发生风险随着年平均气温、归一化植被指数、家猪的数量的升高而升高。最冷季降水量的升高会降低非洲猪瘟发生的可能性。3)非洲猪瘟的风险区域主要集中在中国的东部和西南。4)在预测地图中,中国东南地区的不确定性较高,鉴于影响非洲猪瘟传播和发生的因素众多,未来需要对此区域保持重点关注。在模型的预测精准性评估中,模型曲线下面积(Area Under Curve,AUC)为0.90,证明风险地图的预测准确性较高。研究结果可为BART在动物传染病风险评估中的应用提供参考,同时为了解中国非洲猪瘟发生主要风险区域和影响因素,采取合理的预防和控制措施提供信息和建议。; 关键词病害模型非洲猪瘟风险评估贝叶斯累加回归树影响因素; Keywords disease model african swine fever risk assessment bayesian additive regression trees influencing factors; 分类号 S855 [农业科学—临床兽医学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于贝叶斯加性回归树的个体化治疗效应估计方法及应用: 4; 作者梁宝生周江杰王胜锋; 机构北京大学公共卫生学院生物统计系北京大学公共卫生学院流行病与卫生统计系; 出处《中国卒中杂志》 2023年第7期770-779,共10页; 文摘个体化治疗效应指对于同一例患者,无论其实际接受治疗与否,在接受治疗和未接受治疗状态下所呈现出的效果差异。整合患者特征开展对个体化治疗效应的评估,可以辅助实现对每一例患者精准化施加获益最大的治疗方案。本文基于贝叶斯加性回归树的个体化治疗效应估计和统计推断,介绍其进行因果效应显著性评价、因果效应异质性亚组识别等要点,并结合阿尔茨海默病案例进行应用展示。; 关键词个体化治疗效应贝叶斯加性回归树精准医疗预测模型; Keywords Individualized treatment effect bayesian additive regression tree Precision medicine Prediction model; 分类号 R195 [医药卫生—卫生统计学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名观察性研究中基于贝叶斯加性回归树的平均处理效应估计: 5; 作者刘文倪森淼仲子航甘世林贺志强黄清浩于浩柏建岭; 机构南京医科大学公共卫生学院生物统计学系; 出处《中国卫生统计》 CSCD 北大核心 2023年第6期822-826,831,共6页; 基金国家自然科学基金(82273738) 江苏省高校“青蓝工程”。; 文摘目的探讨观察性研究中贝叶斯加性回归树估计平均处理效应的统计学性能及适用条件。方法通过模拟试验和实例分析比较贝叶斯加性回归树与多变量回归、倾向性得分匹配、逆概率加权的估计结果差异。结果模拟试验表明,在线性假设下,贝叶斯加性回归树的估计表现与常用方法接近。当数据中变量之间关系复杂,存在非线性关系时,贝叶斯加性回归树的估计结果明显优于其他方法。当不满足可忽略性假设时,未观测到的混杂因素导致四种估计方法的结果都会存在偏倚,但是贝叶斯加性回归树的估计偏倚明显小于其他三种方法,结果相对稳健。并在实例中使用该方法估计了戒烟对于体重变化的平均处理效应。结论在绝大多数观察性研究中,研究结局受到多个因素的影响,研究者很难正确指定变量间的关系。从模型拟合和结果准确性来说,贝叶斯加性回归树是值得推荐的方法。; 关键词观察性研究贝叶斯加性回归树因果推断可忽略性假设; Keywords Observational study bayesian additive regression tree Causal inference Ignorability assumption; 分类号 R195.1 [医药卫生—卫生统计学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	RS-BART:一种提升贝叶斯可加回归树预测性能的新方法（英文）	王冠伟张春霞殷清燕	《工程数学学报》 CSCD 北大核心	2019	0	在线阅读下载PDF 职称材料
2	一种快速有效的L2 Cache可靠性预测方法	成玉马安国王永文唐遇星张民选	《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心	2013	1	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于贝叶斯累加回归树评估中国非洲猪瘟发生风险区域	王颢然肖建华欧阳茂霖高宏岩刘宇馨高利高翔王洪斌	《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2022	0	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于贝叶斯加性回归树的个体化治疗效应估计方法及应用	梁宝生周江杰王胜锋	《中国卒中杂志》	2023	0	在线阅读下载PDF 职称材料
5	观察性研究中基于贝叶斯加性回归树的平均处理效应估计	刘文倪森淼仲子航甘世林贺志强黄清浩于浩柏建岭	《中国卫生统计》 CSCD 北大核心	2023	0	在线阅读下载PDF 职称材料