基于Logistic回归模型和凝聚函数的多示例学习算法

鉴于很多实际问题都可以转化到多示例框架下求解,多示例学习越来越受到机器学习领域内学者们的关注.提出了一个基于Logistic回归模型的多示例学习算法.首先定义了一个新的似然函数来表示每个包的标签与其示例的隐含标签之间的关系,然后利用凝聚函数把该似然函数转化为一个光滑的凹函数,从而使问题可以用常用的无约束优化方法快速求解.在一些标准数据集和一个文本分类问题上的实验结果表明,所提算法要优于其他常用多示例学习算法.

脑卒中康复期患者前庭功能减退情况及其影响因素分析

目的分析脑卒中康复期患者前庭功能减退情况及其影响因素。方法选取2021年7月—2023年5月收治的脑卒中康复期327例,根据治疗后3个月是否存在前庭功能减退分为前庭功能减退组和前庭功能未减退组。收集2组一般资料,采用单因素、Lasso回归、Logistic回归方程分析脑卒中康复期患者前庭功能减退影响因素,采用R语言绘制预测前庭功能减退发生风险的列线图模型,采用受试者工作特征(ROC)曲线评价列线图的预测效能。结果治疗后3个月脑卒中康复期患者前庭功能减退发生率为29.66%(97/327)。Logistic回归分析结果显示,年龄≥60岁、有吸烟史、入院美国国立卫生研究院卒中量表(NIHSS)评分>4分、合并高脂血症、合并高血压、合并颈椎病、合并焦虑情绪、后循环近段卒中是脑卒中康复期患者发生前庭功能减退的危险因素,开展前庭功能锻炼是脑卒中康复期患者发生前庭功能减退的保护因素(P<0.01)。Logistic回归模型预测脑卒中康复期患者发生前庭功能减退的列线图C-index为0.889,该列线图预测脑卒中康复期患者发生前庭功能减退的ROC曲线下面积为0.889(95%CI:0.849,0.928)。结论脑卒中康复期患者前庭功能减退发生率较高,年龄、有吸烟史、入院NIHSS评分、合并高脂血症、合并高血压、合并颈椎病、合并焦虑情绪、卒中部位、开展前庭功能锻炼是其前庭功能减退影响因素,临床可据此制订针对性防治措施,以进一步改善患者预后。

基于极大似然估计的logistic回归模型在煤与瓦斯突出危险等级评价中的应用

为了提高煤与瓦斯突出危险等级预测的准确性和增强预测预报方法的实用性,选取开采深度、瓦斯压力等五个关键影响因素作为煤与瓦斯突出的评判指标,建立了煤与瓦斯突出多元logistic回归非线性概率评级模型,对模型参数的确定采用了极大似然函数估计法,并利用MATLAB遗传算法工具箱的主要函数ga()求出模型系数的初始值,再用搜索工具箱中的fminsearch函数求出模型系数的最终值。通过对16组样本的学习和对6组样本的预测,验证了该模型在煤与瓦斯突出危险等级判别中的有效性、准确性。另外,该模型结构简单,计算量小、实用性强,易于程序实现,有借鉴价值。

权核Logistic回归模型的分类和特征选择算法

监督学习情况下,经常遇到样例的维数远远大于样本个数的学习情况。此时,样例中存在许多与样例类标签无关的特征,研究如何同时实现稀疏特征选择并具有更好的分类性能的算法具有优势。提出了基于权核逻辑斯蒂非线性回归模型的分类和特征选择算法。权对角矩阵的对角元素在0到1之间取值,对角元素的取值作为学习参数由最优化过程确定,讨论了提出的快速轮转优化算法。提出的算法在十个实际数据集上进行了测试,实验结果显示,提出的分类算法与L1,L2,Lp正则化逻辑斯蒂模型分类算法比较具有优势。

基于Logistic回归模型风险预测的护理模式对妇科腹腔镜术后胃肠蠕动功能恢复及生活质量的影响

背景腹腔镜手术是妇科常见治疗手段,虽为典型的微创术式,但术后并发症依然存在,影响术后早期康复.Logistic回归模型的构建可得到自变量的权重,了解腹腔镜术后并发症发生的危险因素,以此为导向制定干预措施.目的本研究以风险预测为切入点,通过观察妇科腹腔镜患者术后早期恢复情况、胃肠蠕动功能及生活质量,评价基于Logistic回归模型风险预测的护理模式对妇科腹腔镜患者术后恢复情况的影响,以探究基于Logistic回归模型风险预测的护理模式的有效性、可行性,为进一步提升妇科腹腔镜患者术后早期恢复质量提供数据支持和参考.方法选取2019-01/2021-01我院232例实施妇科腹腔镜患者的病例资料,构建Logistic回归模型预测妇科腹腔镜术后胃肠功能紊乱的独立危险因素及发生风险.前瞻性选取98例拟行妇科腹腔镜手术患者,根据入院建档顺序,以1:1配对原则分组,各49例.对照组采取常规护理,观察组采取基于Logistic回归模型风险预测的护理模式.观察比较2组术后恢复情况(首次排气时间、首次排便时间、肠鸣音恢复时间及胃肠蠕动开始时间)、生活质量.结果232例行妇科腹腔镜患者中,术后胃肠功能紊乱发生率38.36%;构建Logistic回归模型显示,年龄≥60岁、术后开始活动时间≥3 d、引流管留置时间≥7 d、术后血钾异常、术后无镇痛、术后未使用胃肠动力药物是妇科腹腔镜术后发生胃肠功能紊乱的独立危险因素(P<0.05);根据预测值和真实值绘制受试者工作特征曲线(receiver operating characteristic curve,ROC),当Logistic(P)>0.209时,AUC为0.859,预测敏感度为95.92%,特异度为93.27%;观察组首次排气、首次排便、肠鸣音恢复及胃肠蠕动开始时间均短于对照组,差异有统计学意义(P<0.05);干预后观察组生活质量高于对照组,差异有统计学意义(P<0.05).结论基于Logistic回归模型风险预测的护理模式根据术后胃肠功能紊乱的危险因素展开针对性干预措施,能促进行妇科腹腔镜患者术后早期康复,加速胃肠功能恢复,这对提升术后生活质量具有积极意义.

基于Logistic回归惩罚函数的企业财务危机预警

随着大数据时代的到来,企业的财务数据越来越复杂,在高维的财务数据中选出重要的影响因素,可以帮助企业人员对企业发生财务危机的可能性进行分析预测,降低企业的风险。研究企业财务危机的传统方法大多数是基于低维数据,而目前的财务数据变量众多。惩罚函数(penalty function)不仅能在高维数据的情况下进行稳定的变量选择,还能进行参数估计。采用基于Logistic回归惩罚函数模型研究企业财务危机预警问题,通过选取48个财务指标来进行建模和分析,找出影响企业财务危机的主要因素,并从预测精度、风险区分能力、变量选择这3个方面与传统方法进行对比,最终得到基于Logistic回归的惩罚函数方法更具有优越性。这对企业进行财务危机分析具有预警作用。

Logistic回归模型的稳健组变量选择

在统计建模中,变量选择是一个很重要的环节,对数据分析有非常重要的作用。许多统计建模问题中都有组变量的存在,在组变量选择问题中,group MCP和group SCAD因具有Oracle性质而被广泛使用,同时group LASSO也是一种比较经典的方法。文章将这三种方法应用到logistic回归模型中,研究了当协变量存在异常值时的组变量选择问题,提出了加权惩罚似然函数来消除异常值对估计的影响,并且通过数据模拟验证了加权方法有非常好的表现。

基于logistic回归模型的城市功能区识别

通过构建兴趣点与城市功能区之间的logistic回归模型进行功能区识别,以武汉市主城区为例进行试验分析,将识别结果可视化并与《武汉市城市总体规划图(2010—2020)》进行对比,通过百度地图进行验证。研究结果表明,logistic回归模型与兴趣点数据相结合能基本识别居住用地、商业服务业设施用地、工业用地、公共管理与公共服务用地,准确率较高。

混合函数型数据下Logistic回归模型的惩罚估计

针对响应变量为二分类,协变量为函数型和数值型混合数据的情形,建立Logistic回归模型。基于B-样条,结合粗糙度惩罚和稀疏惩罚得到回归参数的极大似然估计,模拟验证该方法的有效性。最后运用该模型拟合肉类光谱数据,发现光谱数据的特定波长范围对肥胖特征的判定无显著影响。

基于Logistic回归惩罚函数的遗传位点分析

探讨将基于惩罚函数的变量选择方法应用到遗传位点分析。以2016年9月16日的全国研究生数学建模竞赛B题的数据为例,首先对每个位点的碱基对(A、T、C、G)编码方式数值化处理,最后用数值化后的数据进行建模,并将单变量选择LogisticSCAD、组变量选择LogisticGroupSCAD模型和双层变量选择LogisticcMCP模型定位到与遗传性疾病显著相关的遗传位点,分别与出题者提供的标准答案进行对比,结果显示双层变量选择LogisticcMCP模型能够准确的定位到与遗传性疾病显著相关的遗传位点。因此将其运用到具有遗传性疾病和性状的遗传位点分析是值得研究的。

基于逻辑回归算法的移植肾功能延迟恢复发生风险因素分析及预测模型的建立

目的利用机器学习算法探究与移植肾功能延迟恢复(delayed graft function,DGF)发生相关的风险因素并建立预测模型。方法收集2018年1月至2020年3月华中科技大学附属同济医院器官移植研究所实施的公民逝世后捐献供肾和肾移植受者的临床资料以及供肾活检病理资料,通过贪心算法筛选与DGF发生相关的因素的贡献度,再利用逻辑回归算法建立预测模型并利用模型精确度,受试者工作特性曲线下面积(area under the receiver operating characteristic curve,AUROC)对模型效果进行评估。结果术后DGF的发生率为21.9%。与术后DGF发生相关性较高的因素包括供者体型、末次尿素氮、冷缺血时间、供器官小动脉病变范围、慢性肾小管萎缩评分(ct)和慢性间质纤维化评分(ci)。使用上述因素建立预测模型,模型的AUROC约为0.71,预测准确率约为0.73。结论利用机器学习算法可以分析DGF发生的风险因素并建立预测模型,以供临床预测DGF的发生风险。

反复妊娠丢失妇女未孕及孕早期凝血指标与妊娠结局的关联性分析

目的 探讨反复妊娠丢失(RPL)妇女未孕及早孕期凝血指标与妊娠结局的关联。方法 回顾性纳入2019年9月—2022年8月就诊于兰州大学第二医院生殖中心的433例RPL患者,根据就诊时是否妊娠分为未孕组(253例)及早孕组(138例),未孕组根据下次妊娠结局是否活产分组,早孕组根据本次妊娠结局是否活产分组。收集患者初次就诊时血清凝血酶原时间、国际标准化比值、部分活化凝血活酶时间(APTT)、血浆纤维蛋白原、凝血酶时间、抗凝血酶Ⅲ、D-二聚体、纤维蛋白(原)降解产物等参数。使用t检验、Logistic回归分析凝血指标与妊娠结局的关联。结果 在未孕RPL人群中,流产组APTT水平较活产组低,差异有统计学意义(P<0.05);未孕RPL人群APTT与流产呈负相关关系(OR=0.944,95%CI:[0.896,0.994],P<0.05);早孕期RPL人群流产组APTT水平较活产组低,差异有统计学意义(P<0.05);早孕期RPL人群APTT与流产呈负相关关系(OR=0.922,95%CI:[0.854,0.995],P<0.05)。结论 RPL患者未孕、早孕期凝血指标与妊娠结局相关,APTT水平降低是RPL的独立危险因素,并可用于常规监测RPL患者,指导临床抗凝干预,以期改善妊娠结局。

工业企业低碳生产意愿与行为研究

工业企业作为低碳生产的主体,其形成低碳生产意愿直至实施低碳生产行为过程中受到政府、ISO14000环境管理标准、市场需求以及企业管理者、企业规模、技术能力及能源消耗等主要因素影响。本文以江苏省苏南地区的353家工业企业为案例,分别运用带罚函数的二元Logistic模型和Interval Censored模型,将企业管理者、企业规模和注册类型、技术能力、能源消耗特征以及政府、ISO14000环境管理标准和市场需求等企业内外部的各主要因素共同纳入其中,分析这些主要因素是否影响了我国工业企业低碳生产意愿和生产行为以及最终影响程度。并进一步比较影响我国工业企业低碳生产意愿和生产行为的主要因素间的异同。研究发现,除了企业注册类型,其他各主要因素均显著影响我国工业企业的低碳生产意愿;而对企业低碳生产行为的主要影响因素的分析发现,仅企业管理者特征、企业规模和技术能力特征显著影响我国工业企业的低碳生产行为。据此结果,提出不断加大我国工业企业的自主技术创新能力,以及政府适度引导规模以上工业企业实施节能减排等相关政策建议。

基于Landsat 8的深圳市森林碳储量遥感反演研究

以2014年Landsat 8遥感影像为数据源,研究了深圳市森林碳储量遥感反演模型的构建及其空间分布情况,对城市生态系统碳循环研究具有重要意义。采用分层随机抽样的方式布设168个样地,结合外业样地数据,从遥感影像中提取31个植被指数作为自变量,分别构建了多元线性回归模型、Logistic回归模型和Radical Basis Function(RBF)径向基函数神经网络模型,进而估算该地区的森林碳储量并比较分析。结果表明,RBF神经网络模型的估算精度最高,决定系数最大且均方根误差最小,分别为0.829t·hm^(-2)和9.131t·hm^(-2);Logistic回归模型估算精度次之,决定系数和均方根误差分别为0.523t·hm^(-2)和11.821t·hm^(-2);多元线性回归模型估算精度最低,决定系数最小,均方根误差最大,分别为0.438t·hm^(-2)和12.870t·hm^(-2)。可见,RBF神经网络模型能更好地模拟森林碳储量与各个因子之间的关系。研究区森林碳储量的空间分布特点表现为东南沿海部分碳储量大,中西部城市经济开发区碳储量小,与实际森林分布基本一致。

脓毒症急性胃肠损伤危险因素分析及中医干预观察

目的:探讨多因素与脓毒症并发急性胃肠损伤的相关性以及中医干预该病的应用价值。方法:选取2014年7月至2017年5月友谊医院、广安门医院、北京中医医院重症监护病房(ICU)收治的脓毒症患者340例作为研究对象,根据住院期间是否出现急性胃肠损伤分为急性胃肠损伤组(n=88)和对照组(n=252),收集患者年龄、性别、机械通气、格拉斯哥昏迷(Glasgow Coma Scale,GCS)评分、平均动脉压(MAP)、发热、心率、呼吸频率、感染部位、肠鸣音、大便、白细胞(WBC)、红细胞(RBC)、血红蛋白(HGB)、总胆红素(TB)、血小板(PLT)、肌酐(Cr)及入院30 d预后情况;再根据患者是否应用中医药干预将脓毒症并发AGI患者分为中西医结合组和非中西医结合组,收集胃肠道症状及体征,构建多因素Logistic回归模型分析相关发病因素。结果:并发急性胃肠损伤患者病死率较对照组明显增多(P<0.01)。影响急性胃肠损伤的因素有机械通气比例、心率、发热比率、呼吸系统感染比率、消化系统感染比率、TB、Cr均显著高于对照组;AGI组患者MAP、PLT、中西医结合干预比率均显著低于对照组。多因素回归分析显示为机械通气(OR 2.508,P=0.005)、TB(OR 1.01、P=0.044)、中西医结合干预(OR 0.19,P<0.01)3个指标为脓毒症并发AGI的独立危险因素。中西医结合干预可有效改善脓毒症合并AGI患者的肠鸣音消失(P<0.01)及便秘(P<0.05)。结论:机械通气、TB、中西医结合干预是临床判断脓毒症合并AGI的有效指标,中西医结合干预可有效改善胃肠功能。

一种评价自动目标检测算法性能的方法

提出一种自动目标检测算法性能的评价方法，设计了一种实景目标背景图像合成方法，由此可以得到满足测试目标检测算法性能的要求且度量参数调整方便的测试图像集，确定了１６个图像质量度量指标，建立了性能评价的响应函数模型，采用因子分析、多元相关回归分析和Ｌｏｇｉｓｔｉｃ回归分析方法，研究算法性能与图像度量的统计关系，实验表明，所提出的目标检测算法性能评价方法是合理的。

物流系统的数学模型

作为企业"第三利润源泉"的物流,对其成本的控制目前已经成为物流合理化进程中的热点问题。文章把物流系统看成是一个特殊的生产系统,用柯布—道格拉斯生产函数方程对其进行建模。把物流系统的产出——满足服务需求看成是此方程的产出,把运输费用、储存费用和管理费用看成是投入,对物流系统的数学建模提供了一个新的方法。最后用这个物流系统模型对社会物流系统进行了实例验证。

基于相邻选择的Ising模型的非凹惩罚估计

本文对Ising模型的局部条件似然施加非凹惩罚,得到相应参数的Oracle性和渐近正态性.在一致的界下,得到了Ising模型的参数矩阵的符号相合性估计,以及在矩阵Li范数下估计的收敛速度.随机模拟和实例分析表明,非凹惩罚估计的灵敏度普遍较高.

广义线性模型的影响分析

本文对Cook(1986)提出的局部影响分析方法进行修正,找出它的不足之处,并提出用二阶导数准则来进行局部影响分析,这种方法可以推广到其它的似然估计问题中去。文中用Lenketuia data和Finney's data来说明这种方法的优劣,并与一阶导数(斜率)的结果相比较,提出了有实际意义的诊断方法。

IRT_Δb法和修正LR法对矩阵取样DIF检验的有效性

矩阵取样测验包含多个题册,单个题册的总分不能直接作为匹配变量用于DIF检测。本研究首先基于模拟数据,同时采用IRT_Δb法,以及用IRT模型估计的考生能力作为匹配变量修订后的LR法对矩阵取样测验进行DIF检测,分析二者进行DIF检测的有效性及其相关影响因素;并根据已有的LR法DIF判断标准划定出IRT_Δb法分类标准;最后使用实证数据加以验证。结果显示:矩阵取样测验中,IRT_Δb法和修正LR法均能较好地区分DIF量不同的题目;样本量、题册中DIF题目的比例和考生群体间真实能力的差异对两种方法的检验力、犯I类错误的概率和分类结果都有较大影响。