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基于变量选择高维中介方法的模拟比较
1
作者
韩嫱
孙娜
+2 位作者
褚嘉栋
王妤
沈月平
《中国卫生统计》
北大核心
2025年第2期293-296,共4页
目的比较不同情形下几种基于变量选择的高维中介分析方法的优劣,为高维中介分析方法的选择提供参考。方法模拟不同场景的数据集(样本量n=300,600、中介维度P=100,1000、中介间相关系数ρ=0.25,0.6),采用基于极大极小凹惩罚函数(the mini...
目的比较不同情形下几种基于变量选择的高维中介分析方法的优劣,为高维中介分析方法的选择提供参考。方法模拟不同场景的数据集(样本量n=300,600、中介维度P=100,1000、中介间相关系数ρ=0.25,0.6),采用基于极大极小凹惩罚函数(the minimax concave penalty,MCP)的高维中介分析(HIMA)、基于去偏LASSO估计的高维中介分析(HDMA)、基于贝叶斯稀疏线性混合模型(BSLMM)先验的高维中介分析和基于乘积阈值先验(PTG)的高维中介分析四种方法选择真正的中介;采用bias、MSE、TPR评价模型的性能。结果HDMA在大多数场景中均有最高的TPR,PTG表现则较为稳定,而HIMA和BLSMM随着ρ增大,TPR大幅减小。以上方法,随着样本量的增加,估计偏倚均减小,TPR均增加;随着中介间相关性的增加,TPR均减小。结论HDMA方法总体表现较好,在高维和相关性较高的情况下可以考虑优先选用。
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关键词
高维中介分析
极大极小凹惩罚
函数
去偏LASSO
贝叶斯稀疏线性混合模型先验
乘积阈值先验
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职称材料
基于1-bit压缩感知非凸算法的平面ECT图像重建
2
作者
唐志浩
张立峰
《计量学报》
CSCD
北大核心
2024年第12期1797-1803,共7页
为提高平面电容成像系统的成像质量并提高重建速度,提出了一种基于1-bit压缩感知(1-bit CS)非凸算法的平面ECT图像重建方法。首先,利用离散余弦基(DCT)对灰度值进行稀疏表示;其次,引入极大极小凹惩罚(MCP)作为正则化项,并建立1-bit CS ...
为提高平面电容成像系统的成像质量并提高重建速度,提出了一种基于1-bit压缩感知(1-bit CS)非凸算法的平面ECT图像重建方法。首先,利用离散余弦基(DCT)对灰度值进行稀疏表示;其次,引入极大极小凹惩罚(MCP)作为正则化项,并建立1-bit CS MCP正则化模型;然后,通过MCP非凸算法迭代更新对偶解的近端算子,以求取最优对偶解;最后,根据对偶解求出重建灰度值并进行图像重建。仿真与实验结果表明,相比于Tikhonov算法、Landweber算法及传统压缩感知算法,所提方法得到的重建图像平均相对误差和相关系数分别为0.0496和0.9435,平均重建时间约为0.1723 s,均优于其他3种算法,缺陷还原度及重建速度有明显提升。
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关键词
材料缺陷检测
平面电容成像
ECT图像重建
1-bit压缩感知
极大极小凹惩罚
非凸算法
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职称材料
题名
基于变量选择高维中介方法的模拟比较
1
作者
韩嫱
孙娜
褚嘉栋
王妤
沈月平
机构
苏州大学公共卫生学院流行病与卫生统计学教研室
出处
《中国卫生统计》
北大核心
2025年第2期293-296,共4页
基金
国家自然科学基金(81973143)。
文摘
目的比较不同情形下几种基于变量选择的高维中介分析方法的优劣,为高维中介分析方法的选择提供参考。方法模拟不同场景的数据集(样本量n=300,600、中介维度P=100,1000、中介间相关系数ρ=0.25,0.6),采用基于极大极小凹惩罚函数(the minimax concave penalty,MCP)的高维中介分析(HIMA)、基于去偏LASSO估计的高维中介分析(HDMA)、基于贝叶斯稀疏线性混合模型(BSLMM)先验的高维中介分析和基于乘积阈值先验(PTG)的高维中介分析四种方法选择真正的中介;采用bias、MSE、TPR评价模型的性能。结果HDMA在大多数场景中均有最高的TPR,PTG表现则较为稳定,而HIMA和BLSMM随着ρ增大,TPR大幅减小。以上方法,随着样本量的增加,估计偏倚均减小,TPR均增加;随着中介间相关性的增加,TPR均减小。结论HDMA方法总体表现较好,在高维和相关性较高的情况下可以考虑优先选用。
关键词
高维中介分析
极大极小凹惩罚
函数
去偏LASSO
贝叶斯稀疏线性混合模型先验
乘积阈值先验
分类号
R195.1 [医药卫生—卫生统计学]
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职称材料
题名
基于1-bit压缩感知非凸算法的平面ECT图像重建
2
作者
唐志浩
张立峰
机构
华北电力大学自动化系
出处
《计量学报》
CSCD
北大核心
2024年第12期1797-1803,共7页
基金
国家自然科学基金(61973115)。
文摘
为提高平面电容成像系统的成像质量并提高重建速度,提出了一种基于1-bit压缩感知(1-bit CS)非凸算法的平面ECT图像重建方法。首先,利用离散余弦基(DCT)对灰度值进行稀疏表示;其次,引入极大极小凹惩罚(MCP)作为正则化项,并建立1-bit CS MCP正则化模型;然后,通过MCP非凸算法迭代更新对偶解的近端算子,以求取最优对偶解;最后,根据对偶解求出重建灰度值并进行图像重建。仿真与实验结果表明,相比于Tikhonov算法、Landweber算法及传统压缩感知算法,所提方法得到的重建图像平均相对误差和相关系数分别为0.0496和0.9435,平均重建时间约为0.1723 s,均优于其他3种算法,缺陷还原度及重建速度有明显提升。
关键词
材料缺陷检测
平面电容成像
ECT图像重建
1-bit压缩感知
极大极小凹惩罚
非凸算法
Keywords
material defect detection
planar electrical capacitance tomography
ECT image reconstruction
1-bit compressed sensing
minimax concave penalty
non convex algorithm
分类号
TB937 [机械工程—测试计量技术及仪器]
TB973 [机械工程—测试计量技术及仪器]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于变量选择高维中介方法的模拟比较
韩嫱
孙娜
褚嘉栋
王妤
沈月平
《中国卫生统计》
北大核心
2025
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于1-bit压缩感知非凸算法的平面ECT图像重建
唐志浩
张立峰
《计量学报》
CSCD
北大核心
2024
0
在线阅读
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职称材料
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引证文献
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