本文提出了加性非参数回归模型中一种新颖的变量选择方法。 需要选择非参数组件的数量以及每个非参数组件中的变量的数量来推动这项工作。 所提出的方法使用硬收缩率和软收缩率的组合来分别控制添加剂组分的数量和每个组分中的变量。 开发了一种有效的算法来选择变量的重要性并估计交互网络。 在模拟和真实数据示例中均获得了出色的性能。