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宋珊珊

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个人信息

Personal Information

助理教授
导师类别：硕士生导师
性别：女
学历：博士研究生
学位：博士

联系方式

Contact Information

所属院系：数学科学学院
关联学科学院：
所属专业：应用统计
邮箱 : songss@tongji.edu.cn
工作电话 : -

个人简介

Personal Profile

无

研究方向Research Directions

统计机器学习

2. 机电结构优化与控制研究内容：在对机电结构进行分析和优化的基础上，运用控制理论进行结构参数的调整，使结构性能满足设计要求。1. 仿生结构材料拓扑优化设计, 仿生机械设计研究内容：以仿生结构为研究对象，运用连续体结构拓扑优化设计理论和方法，对多相仿生结构(机构)材料进行2. 机电结构优化与控制研究内容：在对机电结构进行分析和优化的基础上，运用控制理论进行结构参数的调整，使结构性能满足设计要求。1. 仿生结构材料拓扑优化设计, 仿生机械设计研究内容：以仿生结构为研究对象，运用连续体结构拓扑优化设计理论和方法，对多相仿生结构(机构)材料进行整体布局设计。整体布局设计。

科研项目

2025.1-2027.12 国自科青年项目，潜在损失函数涉及成对或多个观测下的半监督学习方法

研究成果

1. S. Song, Y. Lin & Y. Zhou (2024). Semi-supervised inference for block-wise missing data without imputation, Journal of Machine Learning Research. In press.
2. S. Song, Y. Lin & Y. Zhou (2023). A general M-estimation theory in semi-supervised framework, Journal of the American Statistical Association. In Press. https://doi.org/10.1080/01621459.2023.2169699.
3. L. Shao, S. Song & Y. Zhou (2023). Optimal subsampling for large sample quantile regression with massive data, Canadian Journal of Statistics, 51(2): 420-33.
4. P. Liu, S. Song & Y. Zhou (2022). Semiparametric varying-coefficient additive hazard model for clustered failure time Data with frailty effects, Canadian Journal of Statistics, 50(2): 549-71.
5. S. Song, Y. Lin & Y. Zhou (2021). Linear expectile regression under massive data, Fundamental Research, 1: 574-85.

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所学专业

学号

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