| 中文摘要 | 第3-4页 |
| 英文摘要 | 第4页 |
| 1 绪论 | 第6-10页 |
| 1.1 研究的现实背景和意义 | 第6页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第6-8页 |
| 1.2.1 以惩罚函数为基础的特征筛选方法 | 第7页 |
| 1.2.2 超高维线性模型的特征筛选方法 | 第7-8页 |
| 1.2.3 其它模型下的特征筛选方法 | 第8页 |
| 1.3 本文研究的主要内容以及结构 | 第8-10页 |
| 2 预备知识 | 第10-12页 |
| 2.1 几种函数以及符号 | 第10页 |
| 2.2 用到的引理 | 第10-12页 |
| 3 超高维可加模型下的特征筛选方法 | 第12-25页 |
| 3.1 模型与步骤 | 第12-13页 |
| 3.2 安全筛选性质 | 第13-14页 |
| 3.2.1 条件 | 第13页 |
| 3.2.2 结论 | 第13-14页 |
| 3.3 证明过程 | 第14-25页 |
| 3.3.1 引理证明 | 第14-20页 |
| 3.3.2 定理证明 | 第20-25页 |
| 4 模拟 | 第25-31页 |
| 4.1 模拟实例 | 第25-26页 |
| 4.2 结果分析 | 第26-31页 |
| 5 结论以及展望 | 第31-32页 |
| 致谢 | 第32-33页 |
| 参考文献 | 第33-35页 |
| 附录 A．作者在攻读学位期间发表或已完成的论文及专利 | 第35页 |