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Yoh-Ichi Mototake
Yoh-Ichi Mototake
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新模型从高维、小样本数据中提取信号
研究人员开发了一种从高维、小样本数据中提取信号的新方法，该方法将变量视为代表潜在多元动力学的样本坐标空间中的点。这种方法转置数据，并使用奇异值分解（SVD）和田口（Taguchi）特征选择，通过外推到零样本极限来识别持久分量作为内在信号。该方法已成功应用于由随机耦合强度全局耦合映射生成的合成数据，并随后应用于癌症基因组图谱（TCGA）泛肾脏基因表达数据，从中提取了高维基因表达数据中的相关信号分量。
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新的贝叶斯框架通过科学推理增强光谱峰值估计
研究人员开发了一个新颖的贝叶斯框架，该框架结合了谱反卷积和专家科学推理模型，以改进光谱数据中的峰值估计。该方法整合了物理属性回归（使用高斯过程回归）和贝叶斯谱反卷积，以根据光谱模型与独立测量的物理属性的一致性来选择光谱模型。该方法在从嘈杂的合成光谱和聚乳酸（poly(lactic acid)）的红外光谱中恢复有意义的峰值结构方面取得了成功，特别是对于与降解速率相关的弱峰，其性能优于仅依赖光谱信息的传统方法。