一种统一的非凸稀疏恢复的原始对偶有效集算法

研究了基于最小二乘法的稀疏信号恢复问题.针对一类非凸稀疏性罚,包括l^0、bridge、capped-l^1、光滑剪切绝对差和极小极大凹罚,提出了一种新的原始对偶有效集算法.首先证明相关优化问题的全局极小值的存在性,然后利用相关阈值算子,推导出全局极小值的一个新的必要最优条件,必要最优条件的解是坐标极小值,在一定条件下,它们也是局部的极小值.引入对偶变量后,可同时使用原变量和对偶变量确定有效集.此外,这种关系适用于一种有效集类迭代算法,该算法在每一步中首先只更新有效集上的原始变量,然后显式地更新对偶变量.结合正则化参数的延拓性,证明了原始对偶有效集方法在一定正则化条件下全局收敛于潜在回归目标.大量的数值实验表明,与现有的稀疏恢复方法相比,该方法具有较高的效率和精度.     

发散维数SICA惩罚Cox回归模型的一种修正BIC调节参数选择器

本文研究了发散维数SICA惩罚Cox回归模型的调节参数选择问题,提出了一种修正的BIC调节参数选择器.在一定的正则条件下,证明了方法的模型选择相合性.数值结果表明提出的方法表现要优于GCV准则.     

加速失效时间模型下关于广义病例队列抽样功效计算的一个注记（英文）

本文在加速失效时间模型下研究了广义病例队列抽样的功效计算问题.利用光滑加权Gehan估计方程方法估计了未知回归参数,研究了固定预算下广义病例队列抽样的功效计算.模拟研究和实际数据分析评估了提出方法在有限样本下的表现.     

半圆区域的包含测度

本文研究了半圆区域内定长线段的包含测度问题.利用广义支撑函数和限弦函数,得到了这类区域的包含测度.关于非多边形凸域的包含测度的现有结果不多,本文的结果丰富了凸体包含测度的具体结果.     

变分正则化图像复原模型与算法综述

图像复原就是对图像退化模型进行处理以恢复图像的原始信息.由于引起图像退化的因素和性质各不相同,所以图像复原是一个复杂的数学过程,本质上是求解不适定的反问题.本文综述了变分正则化图像复原模型与算法.首先,系统阐述了图像复原中的去噪(分解)模型、去模糊模型、修复模型.其次,构建了一个统一的变分正则化图像复原模型并总结了各种典型的数值求解方法.最后,指出在今后进一步研究中值得关注的8个问题.     

Cox比例风险模型中基于SELO惩罚函数的变量选择方法

在生物医学研究中,研究个体的失效时间往往存在删失,Cox比例风险模型是经常被用来处理此类删失数据的模型.对于带有删失的高维数据,如何从众多协变量中挑选出少数的致病因素是研究者的兴趣所在.本文针对高维删失数据利用SELO惩罚函数考虑了基于Cox比例风险模型框架下的变量选择及参数估计问题.在允许协变量维数发散的条件下,本文给出SELO惩罚估计量的相合性以及oracle性质.计算方面若采用传统方法计算惩罚估计解,当协变量维数较高时计算Hesse阵的逆矩阵需要花费大量的时间,且SELO惩罚函数在原点的不光滑性也给计算SELO惩罚估计带来很大难度.为此,本文利用光滑化技术对SELO惩罚函数进行近似,并利用DFP公式去代替Hesse阵的逆矩阵,进而提出了MSQN算法.模拟计算的结果表明,SELO惩罚方法比已有常用的惩罚方法表现更好,而且本文提出的新算法与常用的坐标下降算法相比表现更优.在真实数据部分,本文还分析了乳腺癌数据,并利用留一交叉验证法来评估预测的好坏.