XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System协方差
高维成分数据的稳健协方差估计及其在微生物群落分析中的应用
现今随着高通量测序技术的飞速发展，微生物群落分析受到越来越多的关注。观测数据具有以下典型特征：高维、成分复杂（处于单纯形状态），甚至由于种类过于丰富而呈现尖峰性和高度偏斜性，这使得传统的相关性分析无法研究微生物种类之间的共现和共排斥关系。在本文中，我们解决了该类数据的协方差估计难题。假设基协方差矩阵位于一类公认的稀疏协方差矩阵中，我们采用文献中称为中心对数比协方差矩阵的代理矩阵，由于维数趋向于无穷大，因此它与真实的基协方差矩阵几乎无法区分。我们为中心对数比协方差矩阵构建了一个均值中位数 (MOM) 估计量，并提出了一种可适应各个条目变化的阈值处理程序。通过施加一个比文献中的亚高斯条件弱得多的有限四阶矩条件，我们推导出谱范数下的最佳收敛速度。此外，我们还为支持恢复提供了理论保证。MOM 估计量的自适应阈值处理程序易于实现，并且在存在异常值或重尾时具有稳健性。进行了彻底的模拟研究，以显示所提出的程序优于一些最先进的方法。最后，我们应用所提出的方法来分析人类肠道中的微生物组数据集。用于实现该方法的 R 脚本可在 https://github.com/heyongstat/RCEC 获得。
引入 Block-Toeplitz 协方差矩阵重新掌握事件相关电位脑机接口的线性判别分析
摘要 — 由于维数较高，噪声多通道脑电图时间序列数据的协方差矩阵难以估计。在基于事件相关电位和线性判别分析 (LDA) 进行分类的脑机接口 (BCI) 中，解决这个问题的最新方法是通过收缩正则化。我们提出了一个新想法来解决这个问题，即对 LDA 的协方差矩阵实施块 Toeplitz 结构，这实现了每个通道在短时间窗口中信号平稳的假设。在 13 种事件相关电位 BCI 协议下收集的 213 名受试者的数据上，与收缩正则化的 LDA（最多 6 个 AUC 点）和黎曼分类方法（最多 2 个 AUC 点）相比，由此产生的“ToeplitzLDA”显著提高了二元分类性能。这意味着应用程序级别的性能得到了极大改善，例如在无监督视觉拼写器应用程序中记录的数据，其中 25 个受试者的拼写错误平均可以减少 81%。除了 LDA 训练的内存和时间复杂度较低之外，ToeplitzLDA 被证明即使在 20 倍的时间维度扩大后也几乎保持不变，这减少了对特征提取专家知识的需求。
基于增强的 BCI-EEG 分类...
摘要 — 目的：脑电信号被记录为多维数据集。我们提出了一个基于增强协方差的新框架，该框架源自自回归模型，以改进运动想象分类。方法：从自回归模型可以推导出 Yule-Walker 方程，该方程显示了对称正定矩阵的出现：增强协方差矩阵。对协方差矩阵进行分类的最新技术基于黎曼几何。因此，一个相当自然的想法是将这种基于黎曼几何的方法应用于这些增强协方差矩阵。创建增强协方差矩阵的方法与 Takens 为动态系统提出的延迟嵌入定理有着自然的联系。这种嵌入方法基于两个参数的知识：延迟和嵌入维度，分别与自回归模型的滞后和阶数有关。除了标准网格搜索之外，这种方法还提供了计算超参数的新方法。结果：增强协方差矩阵的 ACM 性能优于任何最先进的方法。我们将使用 MOABB 框架在多个数据集和多个主题上测试我们的方法，同时使用会话内和跨会话评估。结论：结果的改善是由于增强协方差矩阵不仅包含空间信息，还包含时间信息。因此，它通过嵌入过程包含有关信号非线性分量的信息，从而允许利用动态系统算法。意义：这些结果扩展了基于黎曼距离的分类算法的概念和结果。
使用机器学习，轻型使用效率模型和全球涡流协方差数据估算森林总生产
1个计算机科学学院，中国劳资关系大学，北京100048，中国； tzhenkun@hotmail.com 2北京技术与商学院数学与统计学院，北京100048，中国3号地球表面流程和资源生态学国家主要实验室，北京师范大学，北京北部大学，北京100875，中国； tzhou@bnu.edu.cn 4北京师范大学的地理科学学院环境变化和自然灾害的主要实验室，北京100875，中国5地球与环境科学学院，皇后学院，皇后学院，纽约市，纽约市，纽约市，纽约市，纽约，纽约，11367，美国，美国； chuixiang.yi@qc.cuny.edu 6地球与环境科学系，纽约市纽约市研究生中心，纽约，纽约，纽约10016，美国7 Barry Commoner Health and The Environalser and The Environalser，Queens College，Queens College，纽约市纽约市，纽约，纽约，纽约，纽约，纽约，11367，美国，美国； eric.kutter@qc.cuny.edu 8 Dalian技术大学水与环境研究机构，达利安116024，中国； zhangqinhan@mail.dlut.edu.cn（Q.Z. ）; nkrakauer@ccny.cuny.edu（N.Y.K。） 9土木工程系和NOAA-CREST，纽约市纽约市纽约市纽约市10031，美国 *通信：yingyingfu2015@hotmail.com1个计算机科学学院，中国劳资关系大学，北京100048，中国； tzhenkun@hotmail.com 2北京技术与商学院数学与统计学院，北京100048，中国3号地球表面流程和资源生态学国家主要实验室，北京师范大学，北京北部大学，北京100875，中国； tzhou@bnu.edu.cn 4北京师范大学的地理科学学院环境变化和自然灾害的主要实验室，北京100875，中国5地球与环境科学学院，皇后学院，皇后学院，纽约市，纽约市，纽约市，纽约市，纽约，纽约，11367，美国，美国； chuixiang.yi@qc.cuny.edu 6地球与环境科学系，纽约市纽约市研究生中心，纽约，纽约，纽约10016，美国7 Barry Commoner Health and The Environalser and The Environalser，Queens College，Queens College，纽约市纽约市，纽约，纽约，纽约，纽约，纽约，11367，美国，美国； eric.kutter@qc.cuny.edu 8 Dalian技术大学水与环境研究机构，达利安116024，中国； zhangqinhan@mail.dlut.edu.cn（Q.Z.）; nkrakauer@ccny.cuny.edu（N.Y.K。）9土木工程系和NOAA-CREST，纽约市纽约市纽约市纽约市10031，美国 *通信：yingyingfu2015@hotmail.com9土木工程系和NOAA-CREST，纽约市纽约市纽约市纽约市10031，美国 *通信：yingyingfu2015@hotmail.com
连接大脑和认知：学习困难者发展样本中大脑结构协方差和一般智力的多层网络分析
摘要：网络分析方法在其他领域（如系统神经科学）中无处不在，最近已用于测试心理学中的网络理论，包括智力研究。智力的网络或互利共生理论提出，认知能力（例如词汇或记忆等特定能力）之间的统计关联源于它们在整个发展过程中的因果关系。在本研究中，我们使用认知能力和大脑结构协方差（灰质和白质）的网络模型（特别是 LASSO）来同时模拟大脑-行为关系，这些关系对于一个大型（行为，N = 805；皮质体积，N = 246；分数各向异性，N = 165）发育期（年龄 5-18）学习困难者群体（CALM）的一般智力至关重要。我们发现，我们的认知、神经和多层网络中普遍存在着大多数正向、小范围的偏相关。此外，通过利用社区检测（Walktrap 算法）和计算节点中心性（绝对强度和桥接强度），我们发现了趋同证据，表明认知和神经节点的子集在大脑和行为之间起着中介作用。我们讨论了未来研究的意义和可能途径。
应用于EEG分类的新型判别分析
摘要 - 本文提供了一种开发t -wishart分布的协方差矩阵的分类方法，该方法概括了WishArt分布。与WishArt分布相比，它对于异常协方差矩阵更为强大，并且更灵活地对分布不匹配。在此矩阵变化分布的最新发展之后，提出的分类器是通过利用判别分析框架并提供原始决策规则来获得的。通过对实际数据的数值实验，我们的方法的实际兴趣得到了表明。更确切地说，所提出的分类器在两个标准的脑电图数据集上获得了最佳结果，而最佳最低距离（MDM）分类器相比。索引项 - EEG，协方差矩阵，t -wishart，Bayseian分类，判别分析，BCI。
大脑结构与精神分裂症之间的遗传关系
最近的研究表明，对精神分裂症和大脑结构都有共同的遗传作用，但是指定哪种基因介导这种多效性关联一直是一项挑战。我们访问了有关精神分裂症的全基因组关联数据（n = 69,369例； 236,642例对照），并在三种磁共振成像（MRI）指标（表面积，皮质厚度，神经突密度指数）上进行的三个磁共振成像（MRI）指数（n = 36,843）。使用Hi-C耦合岩浆，我们确定了61个与精神分裂症和一个或多个MRI指标显着相关的基因。整个基因组分析表明，精神分裂症与大多数皮质区域的面积或厚度之间存在显着的遗传协方差。皮质区域之间的遗传相似性与其MRI指标的协方差密切相关，而精神分裂症和皮质区域表型之间的遗传协方差在相应的结构协方差网络的枢纽中最大。在染色体3p21、17q21和11p11上的三个基因组区域富含神经发育过程，并始终与精神分裂症和皮质网络组织之间的这些多效性关联有关。
利用多个信标的深空光学导航
摘要 随着发射到太空的卫星数量的增长，依赖传统辐射跟踪的地面设施已达到饱和。因此，自主导航是可持续深空任务的主要支持技术之一。本文解决了利用多个信标独立于地面估计观察者位置的深空光学导航问题。本文推导出利用多个信标的深空导航问题的最小二乘解和解析协方差。视线方向和物体星历表的扰动被纳入协方差公式。然后，阐述了扰动模型、导航解和导航协方差的几何解释。通过测试用例评估了导航精度对信标数量的敏感性，显示了数值解和解析解之间的对应关系。最后，本文展示了利用多个信标与两个最优信标的导航精度的比较。
