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101.
A new approach to variable selection in least squares problems 总被引:9,自引:0,他引:9
The title Lasso has been suggested by Tibshirani (1996) as acolourful name for a technique of variable selection which requiresthe minimization of a sum of squares subject to an l1 bound on the solution. This forces zero components in the minimizingsolution for small values of . Thus this bound can functionas a selection parameter. This paper makes two contributionsto computational problems associated with implementing the Lasso:(1) a compact descent method for solving the constrained problemfor a particular value of is formulated, and (2) a homotopymethod, in which the constraint bound becomes the homotopyparameter, is developed to completely describe the possibleselection regimes. Both algorithms have a finite terminationproperty. It is suggested that modified Gram-Schmidt orthogonalizationapplied to an augmented design matrix provides an effectivebasis for implementing the algorithms. 相似文献
102.
MXenes作为一类新兴的二维材料, 因具有独特的亲水性、 优异的力学性能、 丰富的表面官能团、 高导电率、 光热以及光电效应等性能而成为研究热点, 广泛应用在电磁屏蔽、 电化学储能、 生物医药、 分离、 传感器和海水淡化等领域. 虽然MXenes具有这些优异的性能, 但是其存在的与疏水性高分子相容性差、 带负电的官能团阻碍电解质运输及易氧化等问题限制了其实际应用. 近年来, 通过对MXenes进行界面调控以解决其固有缺陷, 并在此基础上对MXenes进行针对性的结构设计以提升界面稳定性, 其性能得到了进一步提升. 本文对MXenes复合材料发展过程中在界面调控和结构设计方面的研究进展进行总结, 并重点介绍了MXenes的结构和性质及MXenes在复合材料中的界面调控手段, 对MXenes复合材料的结构设计进行了阐述, 并对MXenes复合材料的发展前景进行了展望. 相似文献
103.
We study the bound states to nonlinear Schrödinger equations with electro-magnetic fields
. Let
and suppose that G(x) has k local minimum points. For h > 0 small, we find multi-bump bound states ψh(x,t) = e?lEt/hUh(χ) with Uh concentrating at the local minimum points of G(x) simultaneously as h → 0. The potentials V(x) and K(x) are allowed to be either compactly supported or unbounded at infinity. 相似文献
104.
105.
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108.
109.
Methodolgy is presented which permits the conservative performance assessment of transistor electronics under the combined environments of neutron irradiation and low temperature. 相似文献
110.
提出了一种基于双向长短期记忆(bidirectional long short-term memory, BiLSTM) 神经网络的多层岩土环境溶洞三维定量智能识别方法。首先,借鉴浅层地震反射波法原理,建立含有单个无填充球形孔洞的多层岩土结构模型,并计算桩锤激振下地表的加速度响应信号;其次,针对不同溶洞工况大量建模,以获取不同工况下的响应信号作为数据集;最后,基于BiLSTM设计了双数据通道分离架构网络模型,实现了对多层岩土环境下不同溶洞工况的定量识别。研究表明,本文所提出方法能够对不同岩土体结构下溶洞的三维位置和直径进行定量识别,且在3 m容差范围内的识别准确率达到了98%以上。
相似文献