《高維數據變數間非線性互動作用的研究》是依託太原理工大學，由張灝擔任項目負責人的面上項目。
基本介紹
- 中文名：高維數據變數間非線性互動作用的研究
- 項目類別：面上項目
- 項目負責人：張灝
- 依託單位：太原理工大學
- 負責人職稱：教授
- 批准號：11571009
- 研究期限：2016-01-01 至 2019-12-31
- 申請代碼：A0402
- 支持經費：50（萬元）
項目摘要
在高維大數據分析中，如何有效的判定並估計變數間非線性互動作用是一個基礎難題。高維數據中變數數目遠遠大於樣本量，因而給變數間互動作用的建模和計算造成很大困難。現有的高維統計和機器學習方法通常用簡單線性或參數模型來描述互動作用，或者只考慮變數的主效應而忽略交叉效應。然而，現實問題中變數間往往存在複雜非線性互動關係。例如，基因調控網路中，基因和基因間的相互作用通常遵循非線性動態系統。又比如癌症的發生是由基因遺傳和環境因素共同作用的結果，而基因和環境的互動作用很難用一個簡單的參數模型來準確描述。本項目旨在開創新的非參數統計和數據挖掘方法來識別篩選高維回歸模型中性變數間的非線性互動作用，提出快捷有效的算法，並研究新估計量的統計特性。提出的研究思想以經典平滑樣條函式估計理論為基礎，結合現代對高維稀疏數據處理的最佳化算法，具有靈活易懂、計算可行性強、廣泛套用前景等優勢。研究的成果將填補國內外該領域的空白。
