代价敏感惩罚AdaBoost算法的非平衡数据分类

针对非平衡数据分类问题,提出了一种基于代价敏感的惩罚AdaBoost算法。在惩罚Adaboost算法中,引入一种新的自适应代价敏感函数,赋予少数类样本及分错的少数类样本更高的代价值,并通过引入惩罚机制增大了样本的平均间隔。选择加权支持向量机(Support vector machine,SVM)优化模型作为基分类器,采用带有方差减小的随机梯度下降方法(Stochastic variance reduced gradient,SVRG)对优化模型进行求解。对比实验表明,本文提出的算法不但在几何均值(G-mean)和ROC曲线下的面积(Area under ROC curve,AUC)上明显优于其他算法,而且获得了较大的平均间隔,显示了本文算法在处理非平衡数据分类问题上的有效性。

基于Adaboost-INGO-HKELM的变压器故障辨识

针对目前变压器故障诊断准确率低的问题,提出一种多策略集成模型。首先通过等度量映射(isometric mapping, Isomap)对高维非线性不可分的变压器故障数据进行降维处理。其次,利用混合核极限学习机(hybrid kernel based extreme learning machine, HKELM)进行训练学习,考虑到HKELM模型易受参数影响,所以利用北方苍鹰优化算法(northern goshawk optimization, NGO)对其参数进行寻优。但由于NGO收敛速度较慢,易陷入局部最优,引入切比雪夫混沌映射、择优学习、自适应t分布联合策略对其进行改进。同时为了提高模型整体的准确率,通过结合Adaboost集成算法,构建Adaboost-INGO-HKELM变压器故障辨识模型。最后,将提出的Adaboost-INGO-HKELM模型与未进行降维处理的INGO-HKELM模型、Isomap-INGO-KELM模型、Adaboost-Isomap-GWO-SVM等7种模型的测试准确率进行对比。提出的Adaboost-INGO-HKELM模型的准确率可达96%,均高于其他模型,验证了该模型对变压器故障辨识具有很好的效果。

基于Adaboost回归算法的安徽省物流需求短期预测研究

【目的】物流需求预测有助于调整物流资源的分配,对促进物流业发展具有重要意义。【方法】选取安徽省1995—2022年与物流需求相关的指标数据为原始样本数据,用货运量来表征物流需求。通过XGBoost特征选择算法筛选出6个用于预测的指标。在此基础上,使用3种方法分别构建模型,并对这些模型进行对比分析。最终,选择精度最高的Adaboost回归算法来预测安徽省短期物流需求。【结果】2023—2026年,安徽省的物流需求预测值分别为402 942.428万t、369 877.222万t、380 884.375万t、382 319.5万t。【结论】未来四年,安徽省物流的货运量呈不稳定发展态势。根据安徽省的区位优势及疫情的全面开放,安徽省物流业表现出较大的发展潜力。

生态环境侵权惩罚性赔偿的适用问题研究

《民法典》第1232条规定的惩罚性赔偿,是生态文明建设中用最严格的制度、最严密的法治保护生态环境的制度创新。关于生态环境侵权惩罚性赔偿责任及其司法解释的理解与适用问题:首先,在适用范围方面,惩罚性赔偿应当适用于生态环境损害领域。其次,在责任构成要件方面,应在明确“违反法律规定”内涵与范围的基础上,区分“违反法律规定”与“违反国家规定”之间的区别与联系,并针对“严重后果”的认定标准进行具体化规范。再次,在生态环境损害惩罚性赔偿金的计算方面,应以生态环境损害赔偿费用作为惩罚性赔偿金的计算基数。最后,在惩罚性赔偿金的归属和履行方面,对于污染环境、破坏生态造成人身、财产损害的情形,惩罚性赔偿金归被侵权人所有,应优先于刑事罚金、行政罚款履行;对于污染环境、破坏生态造成生态环境损害的情形,惩罚性赔偿金应与罚金、罚款折抵后,统一上缴国库。

惩罚性赔偿与职业索赔正当性问题研究

在正当性存疑的前提下,职业索赔人以私人身份参与公共管理,其管理效果难以通过效率原则的检验。造成此结果的原因,不仅在于职业索赔人自身行为的动机与公共利益不相符,而且在于立法给了职业索赔人“小题大做”的空间,却没有给司法者一定的裁量空间来对职业索赔人进行抑制。对职业索赔的讨论,从形式主义的论辩慢慢走向功能主义的分析,但最终应以效率原则为标准。若能在司法和立法层面双管齐下,将促使职业索赔人关注真正重要的食品安全问题。此外,完善的行政举报制度,不仅能化解对职业索赔正当性的质疑,还能发挥与职业索赔相同的社会效果。

公益诉讼惩罚性赔偿责任的体系定位

独立的制度空间是发挥独立价值的基础,公益诉讼惩罚性赔偿首先需要厘清的是其与刑事罚金、行政罚款的关系,讨论在刑事罚金和行政罚款之下还有无独立的制度空间。在功能上,三者具有同质性,均旨在惩罚遏制违法行为;在适用的案件范围上,食品公益诉讼惩罚性赔偿与食品犯罪趋同,并被行政处罚所包含;在金钱罚手段上,针对食品违法行为,《刑法》与《食品安全法》规定了足够的金钱罚手段,客观上无需公益诉讼惩罚性赔偿予以补足。因此,公益诉讼惩罚性赔偿并无大范围适用的必要。但公益诉讼惩罚性赔偿相对于刑事处罚与行政处罚具有自身的制度优势,其适用范围应据此确定,以形成相互区分又有机衔接的规制体系。

多域特征提取结合AdaBoost的含未知故障提速道岔故障诊断方法

针对提速道岔未知新故障误判影响列车安全运行及道岔检修效率的问题,提出一种基于多域特征提取和自适应提升算法(Adaptive boosting, adaboost)的信号分析及故障诊断模型。首先,为了深入挖掘道岔的故障特征,分别从时域、频域及时频域提取故障特征,构造原始特征集;然后根据AdaBoost模型获得的特征重要度排序构造不同特征数量的分类模型,并利用模型分类精度进一步获得最佳特征子集;最后将最佳特征子集输入含判定机制的AdaBoost故障诊断模型,完成对提速道岔含未知故障类型的诊断,同时,通过对模型的再训练,实现了对现有故障诊断模型的自适应更新。结果表明:本文方法在有效提取故障特征,提高道岔已知类故障诊断精度的同时,可以有效地识别出道岔之前未出现的新故障。

机械臂多目标最优轨迹的自适应惩罚MOEA/D规划

为了减少机械臂的工作时间和工作过程中的冲击量,提出了基于自适应惩罚MOEA/D算法的时间-冲击多目标规划方法。介绍了PUMA560机械臂结构,并建立了机械臂的连杆坐标系。建立了以减小机械臂工作时间和冲击为综合目标的优化模型,并分析了5次多项式插值函数。通过编码和建立适应度函数,将轨迹规划问题转化为最优基因搜索问题。根据邻域内解的密度设置了自适应惩罚因子,提出了机械臂轨迹的自适应惩罚MOEA/D规划方法。经仿真验证,自适应惩罚MOEA/D算法搜索的Pareto前沿解质量高于标准MOEA/D算法、文献[10]新型MOEA/D算法。且经过优化,机械臂工作时间减少了7.68%,冲击减少了17.32%。实验结果表明,自适应惩罚MOEA/D算法在机械臂轨迹规划中具有优越性。

两维异质性面板分位数模型的双惩罚回归方法

文章关注系数具有两维异质性结构的面板分位数模型,基于SCAD惩罚函数和MCP惩罚函数提出双惩罚最小加权绝对偏差目标函数,同时进行参数估计和两维异质性结构识别。利用ADMM算法求解目标函数,并使用BIC信息准则通过网格搜索选择最优调节参数。根据蒙特卡洛模拟结果验证了所提方法的有限样本性质,最后使用实际数据检验了其应用效果。研究结果表明:所提出的方法能够准确识别两维异质性结构,并且Post估计量的参数估计精确度接近于Oracle估计量。

公私益界分下生态环境侵害惩罚性赔偿的适用研究

在生态环境侵害领域,我国存在并行的三种制度,分别是私益类的一般环境侵权制度和公益类的生态环境损害赔偿制度以及环境民事公益诉讼制度。借助于对环境权本质的探讨,公益类的生态环境侵害问题亦有在民法体系中寻求解决路径的合理性。而惩罚性赔偿作为具备多重功能的民事法律制度,能够助力生态环境侵害制度体系实现其特殊的生态功能及社会效果。同时基于对其适用于公益类案件中理论争议的回应,惩罚性赔偿应作为公私益生态环境侵害问题中的共同规则。但公私益生态环境侵害案件的差异不可忽视,确有必要在公私益区分下对惩罚性赔偿的适用要件进行不同解释,以合理限制公益类生态环境侵害惩罚性赔偿的适用。具体而言,相较于私益类生态环境侵害,公益类生态环境侵害惩罚性赔偿的行为加重要件应采狭义理解;主观加重要件不应纳入“重大过失”。在结果加重要件上,无论公益类还是私益类,都应重新审视对“严重后果”的要求。

基于对比学习与梯度惩罚的实体关系联合抽取模型

针对使用全局指针网络进行实体关系抽取时特征信息不明显的实体关系类型数据稀疏问题,以及数据中存在的类别不平衡和错误标注问题,提出一种基于对比学习和梯度惩罚方法并使用改进的RoBERTa预训练模型的实体关系联合抽取模型,在阿里天池中文医疗信息处理评测基准数据集CBLUE2.0上进行实验的结果表明,该模型相比全局指针网络效果更优,能更有效完成复杂数据的实体关系抽取.

经济体制改革背景下的“母职惩罚”效应——基于动态视角的分析

在传统社会性别分工下,生育成本和养育压力主要由女性承担,使已育女性在劳动力市场中处于劣势地位,面临“母职惩罚”,这一现象进而反过来影响女性的生育决策,成为许多国家(地区)近年来出现较低生育率的重要原因之一。已有研究显示我国女性的“母职惩罚”在中国经济体制改革的不同阶段呈现不同特点,尤其在近年来出现愈发严重的趋势。但囿于数据,已有文献大多聚焦20世纪90年代甚至是21世纪后生育的女性,鲜有研究从20世纪80年代我国市场经济改革之初开始比较各时期女性生育行为对其劳动参与产生的影响,并且大多数文献主要考察生育事件的整体影响,较少关注不同育儿阶段对女性劳动参与影响的动态变化。文章利用中国健康与养老追踪调查2014年的生命历程回顾性调查数据重构女性在生育前后的劳动就业史,运用事件研究法分析1980年之后至少生育一个孩子的女性的劳动状况在初育前后的动态变化轨迹及其在不同工作部门类型的女性间的差异。数据分析结果显示我国女性参与劳动的概率在生育一孩后呈现先下降后回升的趋势,并在生育后第2年达到最低点。生育前在企业工作并且拥有农业户口的女性受到生育带来的负面影响较大,而生育前在政府部门工作或务农的女性受到的影响较小。文章进一步使用线性概率模型和混合效应多分类逻辑斯蒂模型比较生育对女性参与劳动的负面影响在不同生育队列间的差别和不同生育阶段对女性在不同工作部门参与劳动概率的影响。研究发现:相较于在20世纪80年代生育一孩的女性,在21世纪之后生育的女性的劳动参与受到的负面影响更大。相比生育前,成为母亲后的女性在各工作部门工作的机会都有所下降,但在企业获得工作的可能性最小且受到影响的持续时间最长,在其他类型的部门获得工作的可能性仅在孩子年幼时受到影响。提升未来我国女性的生育水平需要切实帮助女性平衡家庭和工作的关系,降低生育对女性职业发展的负面影响,重点发展普惠托育服务体系,同时鼓励男性多参与育儿和其他家务劳动,构建生育友好型社会。

基于改进LSTM-AdaBoost的铣刀磨损量预测

针对铣刀磨损量预测时精度低的问题,提出一种基于黑寡妇算法(BWO)优化的长短期记忆神经网络(LSTM)与AdaBoost集成学习算法相结合的铣刀磨损量预测方法。在铣刀磨损振动信号中提取时域、频域以及时频域多域特征。通过BWO算法优化LSTM的核心参数,并将优化后的LSTM网络与AdaBoost算法进行结合,构建铣刀磨损量预测模型。最后用PHM Society 2010铣刀全寿命周期的振动数据进行实验。研究结果表明:所提方法能够有效地预测出铣刀磨损量变化值,优化后模型的平均绝对误差百分比为3.436%、均方根误差为6.471、决定系数R^(2)为0.935。该方法能够获得准确率更高的铣刀磨损量预测值,预测效率更高。

威慑视角下著作权惩罚性赔偿责任构成的反思

鉴于著作权以激励创新为价值导向并且保护客体具有“公共产品”特征,著作权领域惩罚性赔偿的适用应格外谨慎,以避免因过度震慑而造成的消极影响。现有著作权惩罚性赔偿责任构成侧重于关注行为不法程度,但从威慑理论的基本原理出发,该做法的适用效果存在同惩罚性赔偿责任适用目的背离,并导致适用范围的不当扩张。而现有构成要件侧重行为不法程度所带来的过度震慑问题,不仅阻碍著作权事后界权模式效益最大化的实现、导致创新产出水平的降低,亦会造成国际保护视野下保护逆差的出现。根据最佳威慑理论,惩罚性赔偿的适用应当以实现个案中的完全补偿和弥补逃避追责带来损失为限。因此,通过增加“补偿性原则”“逃脱可能性”以及“创新活动例外”等评价因素有利于实现对现有构成要件的优化,从而避免著作权惩罚性赔偿责任制度适用中赔偿过度带来的负面效应。

论著作权侵权惩罚性赔偿适用标准的统一——基于687件件裁裁判判文文书书的的实证分析

我国《著作权法》在第三次修改时引入了惩罚性赔偿制度,但立法语言的模糊导致司法裁判标准混乱。基于对687件裁判文书实证分析可知:一方面,法定赔偿暗含的惩罚属性压缩了惩罚性赔偿的适用空间,也带来了能否将这一实践中具有绝对主导地位的损害赔偿计算标准作为惩罚性赔偿基准额的争议;另一方面,惩罚性赔偿构成要件语义模糊、规范指引缺乏,导致裁判标准无法统一。要促进我国著作权侵权惩罚性赔偿制度的司法完善,须以类型化、体系化的思维统一惩罚性赔偿适用标准。具体而言,须厘清并协调“故意”与“情节严重”等构成要件的功能;允许在特定条件下将法定赔偿作为惩罚性赔偿的基数;降低数额认定的高精度期待,避免损害赔偿“数学化”而忽略其法律价值;厘清法定赔偿与惩罚性赔偿的边界,在防止对侵权事实重复评价的基础上促进二者的协调适用。

裁判视角下商标侵权惩罚性赔偿额影响因素组态研究

现有文献侧重法学视角对商标侵权惩罚性赔偿制度的研究,暂无关注多因素对惩罚性赔偿额的联动作用。基于裁判视角,运用fsQCA,从基数、主观恶意程度、侵权情节严重程度以及其他因素四个层面8个前因条件出发探究其对商标侵权惩罚性赔偿额的协同联动效应,并探索高惩罚性赔偿额的驱动路径。得出以下结论:充分重视赔偿基数的重要作用,谨慎看待高倍数对惩罚性赔偿额的影响,商标权人在诉讼过程中应注重证据的全面性以及互补性,同时结合个案选择合适的举证路径。

消费公益诉讼中适用惩罚性赔偿的理论检讨与实践辨正

在消费公益诉讼当中,判处被告承担惩罚性赔偿责任面临着法理、事理、情理三重质疑。就法理层面而言,我国法律始终将惩罚性赔偿定位为一种私人执法手段,只有消费者个人才有权提起此种诉讼请求;就事理层面而言,惩罚性赔偿并不符合公益诉讼的设立目的,起不到通过激励私人执法来弥补公共执法不足的作用;就情理层面而言,行政罚款/刑事罚金已经足以体现对被告违法行为的严厉制裁,而且消费者可以自行通过私益诉讼求得惩罚性赔偿。此外,对于惩罚性赔偿金的管理与使用,各地做法极不统一,无论上缴国库,还是发放给受害人,抑或纳入专门基金,均非万全之策。故而,此项制度应当缓行,有待检察公益诉讼法构建专属于公益诉讼体系的惩罚性赔偿。

卜辞所见商代社会底层的犯罪与惩罚

殷墟卜辞所见商代的社会底层有臣妾(婢)、刍人、被奠者等,属于商王朝的法权管理对象。他们的犯罪类型主要表现为逃亡,一次少则几人,多则十几人,更有携家带口的,被商王视作灾咎事件,遭到了严厉的打击。商王对于抓捕事宜颇为关心,屡次占卜能否抓获逃亡者。其抓捕力度与规模亦较大,发动大量的贵族参与行动。对于抓获的底层逃亡者,商王朝的惩罚措施主要表现为刑罚,包括肉刑与死刑。在肉刑方面,主要施以刖刑,幸存的刖足者要继续受到役使,从事于守门等工作;在死刑方面,通过将底层逃亡者与祭祀相结合,以用为人牲的方式剥夺其生命权。

侵害敏感个人信息惩罚性赔偿制度的建构

侵害个人信息的现象并未随着保护个人信息立法的不断出台而减少。应当提升信息主体保护个人信息的积极性。应当将一般个人信息与敏感个人信息相区分的思路贯彻到侵害个人信息赔偿制度的构建上。针对敏感个人信息建立惩罚性赔偿制度,可以避免劣币驱除良币的现象。其构成要件包括故意侵害敏感个人信息、以侵害他人个人信息为业等情节严重或者造成了严重后果。惩罚赔偿金应当归属于受害人。

专利惩罚性赔偿数额的司法确定研究

《中华人民共和国专利法》经过多次修改正式引入了惩罚性赔偿制度,为了促进该制度在专利侵权纠纷中的落地,应当明确赔偿数额的确定路径。惩罚性赔偿的基数有三种计算角度,其中专利权人实际损失要以专利产品边际利润为基础;侵权人所获利益应依据是否以侵权为业分类计算;合理许可使用费的评估需要法院发挥更大职权作用,且维权合理开支不应纳入基数。依托“要素累积法”,结合法律规范与审判经验制定得到主观和客观方面倍数计算指标权重表。赔偿基数的计算可以运用裁量性赔偿,避免滥用法定赔偿。