基于大规模高维线性回归模型的分布式计算方法研究

大数据背景下挖掘大规模高维数据所隐藏的信息备受关注.本文主要目的是采用分布式优化方法解决加SCAD和Adaptive LASSO惩罚的高维线性回归中的参数估计和变量选择问题.主要方法是通过构造全局损失函数的一个交互有效的正则化替代损失函数,把基于全局损失函数的优化问题转化为基于替代损失函数的优化问题.本文设计的修正的ADMM算法,在计算上,只需要子机器基于局部数据计算梯度,而主机器进行参数估计和变量选择.在主从机器交互复杂度上,基于替代损失函数所得的估计误差收敛于基于全局损失函数所得的估计误差.通过模拟和实证研究进一步验证本文提出的分布式计算方法在实际生活中的可行性和实用性.     

3.0T MRI检查结合X线钼靶诊断乳腺恶性肿瘤的研究

本研究探讨3.0T磁共振成像(MRI)结合X线钼靶诊断乳腺恶性肿瘤的价值。采用回顾性研究方法,选取乳腺肿块患者110例162个病灶,给予3.0T MRI及X线钼靶检查。经病理确诊为恶性病变101个;恶性病灶形态不规则、边缘毛刺、时间-信号强度曲线(TIC)类型Ⅲ型和早期增强率≥60%比例明显高于良性病灶(P<0.05),而分叶状比例和表观扩散系数(ADC)值明显低于良性病变(P<0.05);恶性病变X线钼靶表现:形态不规则、钙化、结构不对称和大导管征比例明显高于良性病变(P<0.05);MRI联合X线钼靶诊断乳腺恶性病变的灵敏性、准确性和阴性预测值明显高于MRI诊断(P<0.05)。3.0T MRI检查结合X线钼靶诊断乳腺恶性肿瘤有较好的价值。     

基于正交试验设计的我国高科技企业技术创新获取途径选择对创新能力的影响研究

技术获取途径的选择对于高科技企业的创新驱动发展具有重要的影响,正确的获取途径选择,可以有效提高企业的竞争力。本文通过广义试验方法,以企业技术研发或改造项目的成功率、企业整体创新能力以及企业整体创新能力孕育潜力为试验指标,进行多指标试验,通过对试验结果进行部分正交多项式回归分析,讨论内部创新技术研发程度、购买新技术程度和合作开发新技术程度对试验指标的影响规律,得出了加强对企业内部技术研发投入以及扩大与科技院所合作来提高企业创新能力的相关建议。     

基于NPP-VIIRS夜间灯光数据的山西省GDP空间化模拟

选取山西省为研究对象，以美国国家极轨合作仪件-可见红外成像辐射计套件（NPP-VIIRS）夜间灯光数据、GDP统计数据等为数据源，构建GDP空间化拟合模型，建立山西省GDP密度图，据此研究山西省经济的空间差异性。通过对NPP-VIIRS夜间灯光数据的空间化处理，提取灯光指数，并将其与GDP进行回归拟合，建立最佳回归模型，得到GDP密度拟合图；利用县级GDP数据进行线性纠正，从而提高GDP的模拟精度。结果表明：（1）NPP-VIIRS夜间灯光数据与GDP的相关性较高，可用于山西省GDP模拟；（2）与GDP分区建模相比，GDP整体建模的精度更高；（3）山西省GDP的空间分布整体呈由城市中心逐渐向周边辐射的特点，构成GDP过渡带。     

光学诊断专题序言

光学诊断技术主要是以激光技术、光谱技术、光电探测技术、数据图像处理技术等为基础的一种综合性测试诊断技术可以实现复杂流场温度、组分浓度、速度、流场结构等参量信息的高时空分辨精确测量而且对测量流场无扰动.近年来光学诊断技术已开始从实验室基础研究走向于各类风洞、发动机等重要设备的工程应用这对于深入研究高超声速流动和燃烧化学反应动力学过程如高焓非平衡流动、高超声速边界层转捩、超声速燃烧动力学、汽车/飞机/火箭/卫星等发动机燃烧不稳定性和污染控制等具有重要意义.     

PN结物理特性的开放式测量实验方法研究

开放式、综合性量测实验的设计与应用,在巩固基础理论知识的同时,能够有效培养学生的动手实践能力、数据处理及分析能力,一定程度代表着大学物理实验课程的教学模式改革方向。以PN结物理特性的测量实验为例,基于通用型仪器与元器件的积木式组合,设计出简单、适用的实验电路;t=17.95℃时所采集的原始实验数据经三种模式回归分析,比较验证了PN结扩散电流与电压间遵循的玻尔兹曼分布律;计算出的玻尔兹曼常数与FD-PN-4测定仪的量测值相比,其结果说明了开放式测量实验方法的有效性。     

激光产生温稠密物质的微观动力学过程及状态诊断

随着大型激光装置的建立和精密测量技术的发展，强激光与固体相互作用成为实验室产生温稠密物质的一个重要手段。温稠密物质的结构复杂性、瞬态性和非平衡性给理论建模和实验测量带来了巨大挑战。本文系统介绍了激光产生温稠密物质的实验手段和理论模拟方法方面的重要进展，分析了其中的电子激发动力学、电子-离子能量弛豫过程、离子动力学等物理过程，总结了温稠密物质状态诊断的实验技术和理论方法，并论述了激光产生温稠密物质的发展趋势。     

基于偏Laplace正态数据下位置、均值回归模型的参数估计

参数估计是一种基本的统计推断形式,也是统计学的一个重要分支.在分析偏态数据时,我们比较关注数据的众数、中位数和均值,但是偏Laplace正态数据的众数和中位数难以精确求出,因此用位置参数来近似代替.故本文提出偏Laplace正态数据下位置和均值回归模型,并研究该模型的参数估计,模拟和实例研究结果表明本文提出的模型和方法是科学合理的.