超高维Ⅱ型区间删失数据的非参数变量筛选法

来源 :应用数学学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户:liuyingbo1988
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在定期随访的医学研究或临床实验中,人们经常会收集到高维区间删失数据,如何对这类数据进行降维是一个非常有意义的问题.本文基于Kolmogorov-Smirnov检验统计量,利用分割和融合的技巧,把独立特征筛选方法推广到区间删失数据中,提出了一种可以处理超高维Ⅱ型区间删失数据且不依赖于任何模型假设的变量筛选方法.此方法的适用范围很广,可以有效地处理各种生存模型下的超高维Ⅱ型区间删失数据,而且可以处理离散型,连续型等多种类型的协变量.在估计生存函数时,本文采用EM-ICM算法,极大地提高了计算效率.大量的数值模拟实验验证了此方法在有限样本下的有效性.
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首先讨论了一个非线性标量化函数的基本性质并给出了其对偶形式.在此基础上建立了对向量值映射的恰当锥拟凸性的刻画.然后提出了锥形邻域的概念并给出了向量值映射的一类新的
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采用真三轴加、卸载破坏试验和三维颗粒流PFC3D模拟相结合,探究不同应力路径花岗岩变形破坏机制。研究结果表明,花岗岩在真三轴加、卸载路径下均呈现张剪复合破坏特征,弹性能先增大后减小;弹性能快速释放导致岩样发生宏观破坏,在卸载路径下,岩样破坏时各能量变化幅度比加载路径下的更大;黏结能是能量消耗主体,并导致颗粒间的黏结发生剪切断裂;岩样内部的张拉裂纹数远多于剪切裂纹数,表明花岗岩破坏以张拉破坏为主、剪切破坏为辅;卸载破坏中,裂纹扩展速度在卸载后开始加速,极短时间内裂纹就会扩展贯通并发生破坏,表明卸载路径下花岗
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