条件推断森林在高维组学数据分析中的应用

目的探讨条件推断森林(CIF)在自变量相关情况下变量筛选和分类研究中的应用。方法通过模拟实验和实例比较RF和CIF的变量筛选和分类,并通过变量重要性评分和OOB错误率进行评价。结果模拟实验表明,在自变量相关的情况下,CIF的变量筛选结果明显优于RF的变量筛选结果;实例数据分析结果表明,CIF筛选出变量的OOB错误率低于RF。结论 CIF适用于变量相关的情况,具有实用价值。

基于条件随机森林的非约束环境自然笑脸检测

为减少非约束环境下头部姿态多样性对笑脸检测带来的不利影响,提出一种基于条件随机森林(Conditional random forests,CRF)的笑脸检测方法.首先,以头部姿态作为隐含条件划分数据空间,构建基于条件随机森林的笑脸分类器;其次,以K-Means聚类方法确定条件随机森林分类器的分类边界;最后,分别从嘴巴区域和眉眼区域采集图像子块训练两组条件随机森林构成层级式结构进行笑脸检测.本文的笑脸检测方法在GENKI-4K、LFW和自备课堂场景(CCNU-Classroom)数据集上分别取得了91.14%,90.73%和85.17%的正确率,优于现有基于支持向量机、AdaBoost和随机森林的笑脸检测方法.

基于条件迭代更新随机森林的非约束人脸特征点精确定位

人脸特征点定位是计算机视觉中研究和分析人脸的关键.为了提高在非约束环境中(大姿态变化、遮挡、复杂背景等)人脸特征点定位的准确性和鲁棒性,提出一种基于条件迭代更新随机森林的非约束人脸特征点定位方法.首先,为了克服遮挡和背景噪声的影响,对人脸子区域进行分类,提取人脸正子区域;然后,在人脸正子区域上估计头部姿态,根据估计的头部姿态和人脸局部子区域学习特征点的初始化条件概率模型,定位人脸特征点的初始位置;再依据特征点的初始位置建立人脸误差模型,利用误差模型在线学习并多次迭代更新随机森林的叶子节点,生成新的复合叶子概率模型,包括人脸子块类别、头部姿态、人脸形变模型、误差偏移模型;最后,引入条件权重稀疏投票对复合叶子概率模型进行回归,定位人脸特征点的精确位置.在AFW,LFW和Pointing’04这3个具有挑战性的公共人脸数据库上进行实验的结果表明,该方法在非约束人脸特征点定位中的平均误差值为0.15时,定位准确率超过95%.

条件推断森林在生存分析中的应用

目的探讨条件推断森林在生存分析中的应用与优势。方法通过模拟研究和实例应用比较比例风险模型、加速失效时间模型、随机生存森林、条件推断森林4种方法的预测能力,用Brier score进行评价。结果模拟研究显示两类森林模型比其他2种回归模型预测更准确稳定,其中条件推断森林在数据存在多分类变量、共线性、交互作用等情况下预测效果优于其余3种模型,且在大样本、高删失率数据中更容易体现该优势;实例说明条件推断森林预测效果最优。结论条件推断森林可用于生存分析,且当存在多分类变量、共线性、交互作用时,与其他常见生存分析方法相比,具有更高的准确性和稳定性。

3阶矩阵李森林条件的一个注记

本文作者的工作是：（1）给出了3阶矩阵稳定性的李森林条件与徐道义条件等价的证明。（2）给出了3阶矩阵李森林稳定性条件的一个新证明。

我国中老年人健康的机会不平等——来自机器学习的新证据

伴随着我国老龄化进程的不断加快,老年人健康不平等问题变得越发突出。基于2011—2018年中国健康与养老追踪调查数据,使用线性回归、条件推断树和条件森林三种估计方法,对我国45岁及以上中老年居民健康(适应负荷和自评健康)的机会不平等进行测度,并对各变量在健康机会不平等的相对贡献大小进行度量。结果表明,适应负荷与自评健康的机会不平等相对值分别介于3.21%—7.76%与5.15%—10.44%之间,人口学特征(年龄和性别)和儿时社会经济条件均为造成适应负荷和自评健康机会不平等的主要因素。与线性回归结果中出生地区/省份是最重要的影响因素不同,两种机器学习的估计结果表明,人口学特征与儿时社会经济条件是造成适应负荷机会不平等的两大诱因。研究证实基于条件森林的健康机会不平等测度效果优于传统的线性回归,这一研究结果对于使用单个客观健康指标、调整可观测的环境变量之后依然是稳健的。健康的机会不平等是隐藏于健康不平等背后的深层原因,而针对我国中老年人健康机会不平等的综合评估对于帮助老年人有效减少健康不平等的公共政策的出台具有重要的现实意义。

内蒙古大兴安岭林区森林经营类型划分的分析与探讨

根据内蒙古大兴安岭林区以往进行森林经营的方式与特点,按照新时期我国对林业发展的政策与要求,文章针对我区森林生长的具体环境条件与特点,提出了适合于林区森林发展的森林经营类型,并进行了相应的划分。

森林立地分类和宏观定向经营区划技术研究

应用主成分分析，因子分析和逐步回归分析技术对黑河地区天然落叶松幼中龄林进行聚类分析和差别分析得到研究地区森林经营的４个类型组，８个亚类和１６个立地类型。对各类技术指标进行频数分析后得到４个类型组的宏观经营区划结果。结果表明，上述分类及区划技术克服了立地类型的地域分异缺点，避免了单一多元样本分类方法所产生的局限性和不足之处。

半干旱黄土丘陵区不同立地柠条光合特性研究

以半干旱黄土丘陵区典型流域内不同坡面上广泛分布的人工柠条林为研究对象,利用CIRAS-I型光合仪测定其光合指标和环境因子的日变化进程,并采用通径分析法分析各环境因子对柠条净光合速率的直接和间接影响。结果表明,1)9:00-18:00,光合有效辐射、空气温度及空气湿度的日变化呈先增大后减小,空气CO_(2)浓度在小范围内呈减小态势,各因子之间存在关联性,坡向对环境因子的影响程度大于坡位。2)受环境因子的影响,柠条光合生理特征值在南坡变化活跃,东坡相对稳定,具体在不同坡向间表现为净光合速率、蒸腾速率、胞间CO_(2)浓度东坡大于南坡,叶片温度、水分利用效率、气孔限制值南坡大于东坡;在不同坡位间表现为净光合速率均值在南坡,下坡>中坡>上坡;在东坡,上坡>下坡>中坡。3)南坡净光合速率的决策因子为空气温度,限制因子为光合有效辐射,环境变化能解释53.4%净光合速率的变化;东坡净光合速率的决策因子为光合有效辐射和空气湿度,限制因子为空气温度,环境变化能解释34.4%净光合速率的变化。在半干旱地区,水分和光照是柠条林维持生长必不可少的条件,前人对该区已有的研究表明柠条的生长状况与浅层土壤水分条件一致,东坡优于南坡,下坡优于中、上坡,而且柠条栽植初期较幼依赖光照,中后期较依赖水分。结合本研究结果,认为该区柠条林建植应优先选择在东坡和南坡下坡位,这样才能持续健康生长。

机会不平等的测度:回归树模型的应用与比较

采用CGSS数据,根据样本出生年份划分为20世纪“50年代”“60年代”“70年代”和“80年代”四个群体,为减少模型选择过程中个人主观因素影响,采用回归树中的条件推断树、条件推断森林算法,得到“事前”法视角下各个群体机会不平等绝对和相对程度。研究显示:各个年代机会树终端节点数目分别为23、33、35、23,环境变量与个体收入之间均存在复杂非线性关系;户口类型是影响“50年代”机会不平等最主要环境变量,“60年代”是性别,“70、80年代”是居住地,且户口类型重要性持续下降,而居住地重要性持续上升;比较不同模型的样本表现,条件推断森林在测试集上的均方误差最小,其次是条件推断树,均优于参数法和非参数法;机会不平等的绝对程度由“50年代”的0.129下降到“80年代”的0.049,相对程度由35.3%下降到19.8%。

依法治林,依法行政

随着市场经济体制的逐步建立,经济发展与资源、环境保护的矛盾越来越突出,使林业的发展遇到了许多新情况,新问题。特别是滥伐盗伐、毁林开垦、乱占林地现象屡禁不止,造成森林、林木、林地大量破坏,致使森林资源总量和森林覆盖率增长缓慢。林业形势依然严峻,依法治林的任务仍非常艰巨。