针对地面多径环境下运动目标检测,使用最小绝对收缩与选择算子(LASSO)算法在参数估计时会出现伪目标的问题,提出一种基于LASSO模型框架的设计矩阵降维构造方法。首先,信号的多径传播能够带来目标检测的空间分集,信号在不同的多径上有不...针对地面多径环境下运动目标检测,使用最小绝对收缩与选择算子(LASSO)算法在参数估计时会出现伪目标的问题,提出一种基于LASSO模型框架的设计矩阵降维构造方法。首先,信号的多径传播能够带来目标检测的空间分集,信号在不同的多径上有不同的多普勒频移;此外,使用宽带正交频分复用(OFDM)信号能够带来频率分集。由于空间分集和频率分集的引入造成目标的稀疏特性。利用多径的稀疏性和对环境的先验知识,去估计稀疏向量。仿真结果表明,在一定信噪比(SNR,-5 d B)下,基于设计矩阵降维构造方法的改进的LASSO算法比基追踪算法(BP)、DS(Dantzig Selector)、LASSO等传统算法的检测性能有明显提高;在一定虚警率(0.1)条件下,改进的LASSO算法比原LASSO算法检测概率提高了30%。所提算法能够有效去除伪目标,提高雷达目标检测概率。展开更多
目的基于随机森林模型探讨中青年乳腺癌患者未成年子女养育忧虑现状及其影响因素,为临床干预提供依据。方法采用便利抽样法,选择2023年4月至12月在本市某三级甲等综合医院乳腺外科接受诊疗的275例乳腺癌患者为研究对象。采用自行设计的...目的基于随机森林模型探讨中青年乳腺癌患者未成年子女养育忧虑现状及其影响因素,为临床干预提供依据。方法采用便利抽样法,选择2023年4月至12月在本市某三级甲等综合医院乳腺外科接受诊疗的275例乳腺癌患者为研究对象。采用自行设计的一般资料问卷、中文版养育忧虑问卷(parenting concerns questionnaire,PCQ)、领悟社会支持量表(perceived social support scale,PSSS)、癌症复发担忧量表(concern about recurrence scale,CARS)、简易疾病感知量表(brief illness perception questionnaire,BIPQ)进行调查。基于随机森林模型和最小绝对收缩和选择算法(least absolute shrinkage and selection operator,LASSO)对变量进行重要性排序和变量筛选,将筛选后的变量纳入多元线性回归分析。结果260例患者完成研究。中青年乳腺癌患者养育忧虑得分为(51.1±6.4)分。将随机森林及LASSO回归确定的变量,纳入多元线性回归分析结果显示(并按影响因素重次要排序),疾病感知越高、领悟社会支持越低、癌症复发担忧越大、肿瘤分期Ⅳ期、离异/丧偶、未成年子女个数越多的中青年乳腺癌患者养育的忧虑越严重(均P<0.05),解释总变异的57.0%。结论中青年乳腺癌患者养育忧虑处于中等偏高水平,受多种因素影响,医护人员应针对性制订措施给予干预,以便降低患者养育忧虑水平。展开更多
文摘针对地面多径环境下运动目标检测,使用最小绝对收缩与选择算子(LASSO)算法在参数估计时会出现伪目标的问题,提出一种基于LASSO模型框架的设计矩阵降维构造方法。首先,信号的多径传播能够带来目标检测的空间分集,信号在不同的多径上有不同的多普勒频移;此外,使用宽带正交频分复用(OFDM)信号能够带来频率分集。由于空间分集和频率分集的引入造成目标的稀疏特性。利用多径的稀疏性和对环境的先验知识,去估计稀疏向量。仿真结果表明,在一定信噪比(SNR,-5 d B)下,基于设计矩阵降维构造方法的改进的LASSO算法比基追踪算法(BP)、DS(Dantzig Selector)、LASSO等传统算法的检测性能有明显提高;在一定虚警率(0.1)条件下,改进的LASSO算法比原LASSO算法检测概率提高了30%。所提算法能够有效去除伪目标,提高雷达目标检测概率。
基金supported by National Natural Science Foundation of China (10471136 and 10671189)the Knowledge Innovation Program of the Chinese Academy of Sciences (KJCX3-SYW-S02)
文摘目的基于随机森林模型探讨中青年乳腺癌患者未成年子女养育忧虑现状及其影响因素,为临床干预提供依据。方法采用便利抽样法,选择2023年4月至12月在本市某三级甲等综合医院乳腺外科接受诊疗的275例乳腺癌患者为研究对象。采用自行设计的一般资料问卷、中文版养育忧虑问卷(parenting concerns questionnaire,PCQ)、领悟社会支持量表(perceived social support scale,PSSS)、癌症复发担忧量表(concern about recurrence scale,CARS)、简易疾病感知量表(brief illness perception questionnaire,BIPQ)进行调查。基于随机森林模型和最小绝对收缩和选择算法(least absolute shrinkage and selection operator,LASSO)对变量进行重要性排序和变量筛选,将筛选后的变量纳入多元线性回归分析。结果260例患者完成研究。中青年乳腺癌患者养育忧虑得分为(51.1±6.4)分。将随机森林及LASSO回归确定的变量,纳入多元线性回归分析结果显示(并按影响因素重次要排序),疾病感知越高、领悟社会支持越低、癌症复发担忧越大、肿瘤分期Ⅳ期、离异/丧偶、未成年子女个数越多的中青年乳腺癌患者养育的忧虑越严重(均P<0.05),解释总变异的57.0%。结论中青年乳腺癌患者养育忧虑处于中等偏高水平,受多种因素影响,医护人员应针对性制订措施给予干预,以便降低患者养育忧虑水平。
