基于样本空间分布密度的改进次胜者受罚竞争学习算法

针对传统次胜者受罚竞争学习(RPCL)算法忽略数据集几何结构对节点权值调整的影响,以及魏立梅等提出的新RPCL算法(魏立梅,谢维信.聚类分析中竞争学习的一种新算法.电子科学学刊,2000,22(1):13-18)引入密度来对节点的权值进行调整时,密度定义的主观性,提出基于样本空间分布密度的改进RPCL算法。该算法根据数据集样本自然分布定义样本密度,将此密度引入RPCL节点权值调整;使用UCI机器学习数据库数据集以及随机生成的带有噪声点的人工模拟数据集对算法进行实验测试,对算法确定数据集类簇数目的准确率、运行时间、聚类误差平方和、聚类结果的Rand指数、Jaccard系数以及Adjust Rand index参数进行分析比较。各项实验结果显示:所提算法优于原始RPCL算法和魏立梅算法,具有更好的聚类效果,对噪声数据有很强的抗干扰性能。所提算法不仅能根据样本的自然分布确定数据集的合理类簇数目,而且能确定合适的类簇中心,提高聚类的准确性,使聚类结果尽可能快地收敛到全局最优解。

瑞华受罚事件与注册会计师职业谨慎性反思

瑞华会计师事务所受到证监会暂停承接新业务处罚事件,值得瑞华和整个注册会计师行业对职业谨慎性进行深刻反思。分析表明:以瑞华为代表的国内所因内部管理效率较低和职业谨慎性不足等问题使处罚事件发生成为必然;审计职业谨慎性丧失和不当压缩审计投入是根本原因,深层原因包括审计环境的群体性浮躁、政府监管趋严、资本市场中各方利益困境、合并后的暂时困难等。

会计师事务所连续受罚与审计监管分析——以L会计师事务所为例

会计师事务所违规受罚的案例不断出现,审计市场监管成效愈发受到各方关注。审计市场越发达,作为审计市场的主要要素的审计监管越重要。以L会计师事务所连续遭到有关监管部门处罚的审计失败事件为例,从审计市场三要素角度分析会计师事务所连续受罚的成因,并针对会计师事务所存在趋利心理、审计监管力度小等问题提出建议,为证监会加大审计监管强度和处罚力度提供依据,以便减少会计师事务所违法违规行为,提高审计质量,提升审计监管效果,提高证券审计市场总体质量。

会计师事务所多次受罚的特征及原因分析——基于证监会处罚公告的研究

财政部、证监会等相关监管部门每年都会对发生审计失败的会计师事务所进行处罚和公示,其中有些不止一次被点名处罚。文章通过对证监会公告中多次受罚和单次受罚的会计师事务所进行比较分析,寻找多次受罚会计师事务所存在的共性特征,并从会计师事务所角度提出相应的应对措施。

一类超前有奖延误受罚的排序问题

讨论了带有学习效应的排序问题,目标函数为超前有奖延误受罚的几个问题。对所有工件加工时间不相同和相同的情形,分别给出了算法,并证明了算法的最优性。

工业用户无功受罚情况及其解决方案

用电成本在工业用户生产成本中占有较重的比例,对企业来说要做好如何节约用电成本,挖掘出省电省钱的潜力,通过不同的无功补偿技术手段结合专家的管理,来提高用电功率因数,避免无功受罚,为企业节约生产成本,提高企业的竞争能力。

假想防卫过失应受罚

[案例]谢某夜间见陌生人史某在邻居门口张望．认为其形迹可疑．在盘问未果情况下，见史某正欲离开．遂用铁棒击打史某致其受伤．随后赶至的邻居认出史桌系送奶员．谢某辩称其行为属见义勇为。

四川省：集中空调不定期清洗将受罚

近日，四川省卫生厅起草《四川省公共场所卫生管理办法（征求意见稿）》，拟规定集中空调必须定期清洗，否则使用单位将受到处罚。该办法要求公众场所中安装的集中空调通风系统应当具备应急关闭回风和新风装置、控制空调系统分区域运行装置、送回风口防鼠装置；新风应当直接来自室外；

将车辆借给无驾驶证的人驾驶要受罚

编辑同志: 最近,王某向我借用摩托车,因是同事,明知他没有驾驶证也将摩托车借给了他。然而,王某在行驶时被公安交警部门查获,并对王某进行了处罚。同时,也对我作出了罚款100元,吊扣驾驶证2个月的处罚。对此,我感到不理解,认为当时驾驶摩托车是王某,公安机关不应处罚我。 读者

受罚性行为与行政处罚的判断及其适用——关于李文亮“训诫”案中的行为及相关争论问题的分析

在李文亮“训诫”案中,当事人在微信群里发布有关言论或信息的行为并不构成“造谣传谣”或传发虚假信息、发表不实言论,也不构成违反治安管理秩序的违法行为因而不属于应受处罚的行为;公安机关的“训诫”行为是否为行政处罚,不能仅从法定名称或形式来确定,而应结合其“训诫书”所载明的内容和其对当事人权利义务影响等因素做出整体性和综合性的判断,基于此该“训诫”行为应定性为行政处罚;公安机关的该“训诫”行为在事实认定、实体和程序方面都存在违法情形,有关机关可依法予以撤销,当事人及其亲属亦可依法提起行政诉讼。该案所反映出的问题对行政处罚的设定和实施皆具有重要的启示意义,在立法设定上应明确定义行政处罚的概念、实现行政处罚的类型化,在执法实施方面应遵循法治的底线和充分尊重人权。

从手球比赛中运动员受罚情况分析防守上存在的问题

通过对国内外一些重大手球比赛的情况分析，阐述在日常训练中，各级教练员要正确处理好防与攻的关系，加强提高一防一的对抗能力，从而使手球运动的技、战术更向前推进一步。

基于PSO-RBF NN的非线性系统辨识方法仿真研究

提出一种基于粒子群优化算法构造径向基函数神经网络进行非线性系统辨识的新方法。网络径向基层的单元数由对手受罚的竞争学习算法确定后,其他所有参数:中心位置、各向宽度、网络权值,均是在全局空间动态确定的。实例仿真证实了该方法的有效性。

基于LSA降维的RPCL文本聚类算法

文本聚类中,存在诸如文本特征空间维数巨大、聚类的数目不能事先确定等问题。隐含语义分析方法可以对文本特征空间作降维处理并有效地凸现出文本和词条之间的语义关系;次胜者受罚竞争学习规则可以进行有效的聚类并自动确定适当的聚类数目。将这两种方法结合进行文本聚类可以在一定程度上解决维数和聚类数的问题,实验表明,这种方法能够收到较好的聚类效果,同时,实验还验证了向量余弦距离比欧氏距离方法更适合于文本相似度的计算。

竞争与动态合作学习聚类分析算法

从竞争与合作学习(CCL)算法的半合作机制出发,提出了基于自适应调节合作群体内种子学习率机制的竞争与动态合作学习(CDCL)聚类分析算法.该算法在保证所有种子以较高精度收敛性于各聚类中心的同时,可有效克服同类算法普遍存在的对种子初始分布敏感、收敛速度不稳定及无法适用于异构聚类分析等问题.混合高斯聚类分析与彩色图像分割实验结果验证了CDCL的有效性,且在复杂条件下其聚类分析性能远超出CCL及其他RPCL衍生算法.

基于RPCL的模糊关联规则挖掘

在模糊关联规则的挖掘过程中,很难预先知道每个属性合适的模糊集。针对该问题,提出基于次胜者受罚竞争学习的模糊关联规则挖掘算法,无需先验知识,即可根据每个属性的性质找出对应的模糊集,并确定模糊集的数目。实验结果表明,与同类算法相比,该算法可以挖掘出更多有趣的关联规则。

“联合确定基数法”剖析

文章对“联合确定基数法”的主要内容、作用机理以及系数关系的经济含义进行了分析,同时对有关学者提出的对策谈了自己的看法。

谈处罚法定原则在公安执法中的适用

处罚法定原则是行政法的重要原则。公安机关在执法中严格遵循这一原则就应做到 :执法主体法定、受罚行为法定。