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摘要：本发明公开了一种基于SCAD算法的卷烟制丝过程变量选择及赋权方法，包括：获取卷烟制丝过程的数据样本；根据数据样本，构建最小二乘的线性回归模型；构建SCAD惩罚函数，并利用SCAD惩罚函数对线性回归模型的回归系数进行估计，在估计过程中压缩回归系数，以对解释变量进行变量选择；根据线性回归模型的回归系数的估计结果，确定解释变量的影响权重。本发明的基于SCAD算法的卷烟制丝过程变量选择及赋权方法，采用SCAD惩罚方法，在最小二乘的基础上增加L1惩罚项及其权重，按顺序连续处理变量间的多重共线性问题，解决了Lasso过程中系数过度压缩的问题，满足Oracle性质，同步实现卷烟制丝过程的变量筛选和客观赋权。
主权项：1.一种基于SCAD算法的卷烟制丝过程变量选择及赋权方法，其特征在于，包括：获取卷烟制丝过程的数据样本；根据所述数据样本，构建最小二乘的线性回归模型；构建SCAD惩罚函数，并利用SCAD惩罚函数对线性回归模型的回归系数进行估计，在估计过程中压缩回归系数，以对解释变量进行变量选择；根据线性回归模型的回归系数的估计结果，确定解释变量的影响权重。
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百度查询： 红云红河烟草(集团)有限责任公司 基于SCAD算法的卷烟制丝过程变量选择及赋权方法
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