HPV检测作为宫颈癌初筛大样本人群筛查模型的建立及推广

1研究背景 子宫颈癌是女性生殖系统最常见的恶性肿瘤，严重威胁女性生命。人乳头瘤病毒（HPV）是子宫颈癌的病因，通过宫颈细胞学检查和HPV检测能早期诊断及有效预防子宫颈癌的发生。然而，由于高额费用、医疗资源不足和医疗知识缺乏等因素制约，覆盖全民的人群子宫颈癌筛查，     

大样本模糊聚类的快速算法与应用

本文介绍了作者研制的大样本模糊系统聚类的快速算法的原理及步骤。指出该算法可大大节省机器内存和计算时间,无论在微型、大型或中型机上都具有较高的使用价值。作者用此算法,计算评价了燕子砭地区铜锌矿的找矿前景,取得了满意的结果。     

半参数回归模型中参数随机加权估计的大样本性质

主要考虑了同方差型的半参数线性回归模型中参数的随机加权最小二乘估计（RwLsE）．讨论了用随机加权Bootstrap方法来逼近LSE的分布,证明这种逼近是以概率1渐近有效的．     

基于截尾样本失效率估计的一些大样本性质

在产品的寿命试验中,通常我们所获得的是截尾数据,利用这些截尾数据估计产品的一些寿命特征(如失效率等)并研究其性质,显然是很有意义的.现设T_1,T_2,…,T_n表示产品寿命的随机变量,C_1,C_2,…,C_n表示相应的截尾随机变量.在随机右截尾模型中我们观察到的数据为(Z_i,δ_i),这里     

两样本问题中的非参数检验

两样本问题是检验理论的中心问题,大多数两样本问题的非参数检验理论都是在较强的条件下进行讨论．作者就连续条件下的参数与非参数两样本问题作了简要论述,并就总体分布在更为广泛的条件下对两样本问题中的打“结”现象进行了阐述,论证了“结”的大样本性质。     

基于个体差异的大样本脑影像数据在心理学研究中的应用

心理学研究通常借助认知神经科学的技术手段,揭示人格、认知以及情绪等心理结构的脑机制.然而,以往的研究结果通常会受到被试样本量较小、实验设计和数据分析技术的制约.同时,个体在行为反应、认知或情绪加工中所表现出的个体差异也容易被忽视.人类的行为活动是基因、脑和环境相互融合、相互关联统一的有机过程.因此,调查个体成长的相关环境因素和生活经历,并收集相关的人格、情绪和认知等大样本化的行为、多模态脑影像数据,有利于从个体差异的角度探讨:(1)人格特质个体差异的神经基础;(2)情绪相关的个体差异的神经基础;(3)认知能力的神经基础;(4)建构环境-人格-大脑-行为反应相互关联的预测模型.本文选择性地阐述近期国内外一系列探讨大样本脑影像与行为之间关系的研究,从个体差异的角度探讨行为活动、人格、情绪以及认知能力的神经基础.     

基于大样本的上海市乘用车行驶工况构建

进行了10辆车12个月连续道路行驶数据采集,获得7 137 017条有效行驶数据,从中提取13 789个实际道路行驶运动学片段,通过主成分分析和聚类分析将运动学片段特征值进行降维和分类处理,利用相关系数提取代表性行驶工况,构建了基于大样本、符合上海市交通特征、长度为1 163s的上海市乘用车行驶工况.结果表明:上海市乘用车行驶工况具有平均速度低、怠速比例高、匀速比例低等特点,与新欧洲测试循环(NEDC)存在较大差异,采用NEDC工况开展的污染物测试不能完全反映上海市的实际交通状况,应建立反映上海市交通特点的乘用车行驶工况.     

大样本条件下沥青混合料疲劳试验参数的概率分布分析

采用一个沥青混合料小梁试件大样本,在相同条件下进行了应变控制疲劳试验,并对疲劳试验结果进行了正态分析和Weibull分析,得到了沥青混合料试件疲劳寿命、初始模量和累计耗散能的概率分布规律.研究分析表明:沥青混合料的疲劳寿命、累计耗散能和初始模量呈3参数Weibull分布和对数3参数Weibull分布,可以采用3参数Weibull分布来分析沥青混合料的疲劳特性.     

自适应迭代算法支持向量集的特性研究

针对在支持向量机研究中，传统的优化方法无法处理规模不断扩大的训练集问题，为开发适应大样本的训练算法，利用LS-SVM（Least Square Support Vector Machines），提出了一种自适应迭代算法。在该算法的训练过程中，块增量学习和逆学习交替进行，能够自动得到一个小的支持向量集。将该算法与SVMLight在支持向量数量方面进行了比较，计算了UCI（University of California-Irvine）中的6个数据集和著名的Checkboard问题。结果表明，该自适应迭代算法确定的支持向量数一般不到SVMLight所得到的支持向量数的一半，其中70％多的支持向量被SVMLight所确定的支持向量集所包含，在支持向量选择方面具有高效性。     

相依数据下非参数方差模型的样条估计

针对相依数据下非参数方差模型,构造了非参数方差函数的多项式样条估计,在α-混合条件下,证明了估计的相合性,得到了最优全局收敛速度,模拟算例表明了估计方法的可行性。