算法问题的各种表现及原因探究

随着互联网技术的普及,越来越多的人进入被算法影响的环境。算法除了辅助人们高效处理各种复杂情况,也带来了一些负面影响,可能会对人的权利、心理健康等方面产生恶劣影响。本文将已产生的算法问题按照算法至上、算法歧视、算法黑箱进行分类,并剖析各类算法问题产生的根本原因,以期为我国算法治理领域提供新思路。     

基于DBSCAN的南京商业空间聚类研究

以南京市餐饮和购物为例,采用DBSCAN算法探究南京商业空间聚类特征,再采用空间形态指标定量分析餐饮集群与购物集群的形态特征。研究发现：南京商业空间集聚特征显著,呈圈层式空间结构和“一主多中心”等级体系,空间分布仍遵循中心地理论;餐饮集群、购物集群的识别精细反映了商业中心之间的功能、等级、规模、形态差异;高等级集群以高集中度、高密度、高紧凑率、低延伸度的团块状空间形态为主,低等级集群以低集中度、低密度、低紧凑率、高延伸度的线状、点状空间形态为主。研究有助于城市商业网点的合理规划与布局,为城市管理者制定商业发展政策提供科学依据。     

自动化社会与智能城市的未来——斯蒂格勒对列斐伏尔城市哲学的当代阐释与发展

通过审视当代法国激进左翼哲学家斯蒂格勒对智能技术时代都市空间生产状况的独创性哲学概念的阐释,为诊断当下都市空间的生产特征、权力机制及其矛盾后果提供镜鉴,亦试图激活列斐伏尔都市社会思想在全球数码化智能化时代的价值与未来潜能。斯蒂格勒为我们阐明了大数据的算法治理成为空间生产的权力技术机制,其后果将带来世界的普遍无产阶级化、身份危机与系统化愚蠢。斯蒂格勒的解决方案和未来理想是通过“贡献型城市经济”以寻求去自动化的智能城市与负熵化的逆人类纪的可能性。智能城市问题并非一个抽象的工程设计与城市规划的技术问题,而是一个都市社会差异的政治实践问题。城市生活的智能重塑,只能被合理地理解为都市新人类的新文明实践,将城市完全变成人类集体创造的作品。     

基于多源数据的南京主城区商业空间格局研究

网络数据的广泛应用为城市商业空间研究提供了新方法和新手段。研究采集分行业商业POI数据、腾讯宜出行数据和商业用地数据,采用DBSCAN算法和核密度估计法,分析南京主城区的总体商业空间格局及分行业商业空间布局的特征。研究发现,南京主城区的总体商业空间呈单核集中块状结构,以新街口为中心随距离呈圈层式递减分布,分行业中仅商务和金融空间显现出多中心结构的发展趋势;南京主城区商业空间格局受到经济、政治、市场、规划、交通、企业等因素的共同作用和影响。建议各商业中心实现片区差异化、层次化、特色化发展,完善商业中心等级体系。     

基于约束的多目标投资组合优化研究

在金融市场上,投资组合决策是一个多目标优化问题,基于传统的方法并不能很好的解决该问题。本文提出了基于多目标粒子群算法(MOPSO)的优化解决方案,实现了对多目标优化问题的非劣最优解集的搜索,实验结果证明了算法的有效性。     

基于成本迭代与需求迭代的四阶段交通模型双重反馈算法研究

四阶段交通模型作为最流行的交通需求预测模型理论，其计算结果存在不一致性的缺陷，反馈算法被引入模型结构中来解决不一致性的问题。研究提出了成本迭代与需求迭代的双重迭代反馈算法，并使用案例比较了它与既有反馈算法的差异。研究结果表明:成本迭代＋需求迭代的双重迭代模型结构能够在不影响预测结果的前提下减少迭代次数和系统运行时间，收敛过程更加稳定且能够适用于不同规格的交通网络。     

基于五种直觉模糊数TOPSIS的多属性群决策方案设计

文章以直觉模糊数或得分函数为基础研制决策模型.引入直觉模糊数距离、相似度或得分函数距离、夹角余弦投影、灰色关联度,构造理想方案并比较排序,在群决策环境下探讨多种集结算法.结果发现:直觉模糊数的距离或相似度,以及得分函数值的距离、投影或关联度可用于属性值分析、理想方案构造、优劣排序比较;群决策环境下集结算法有相关理论依据.直觉模糊数或得分函数与TOPSIS法结合,基于群决策的集结算法及流程明确,多属性决策应用有方法指导意义.     

无线传感器网络中DV-Hop定位算法的改进

针对无线传感器网络无需测距的DV-Hop定位算法中存在误差率较大的问题,本文从两个方面对其进行了改进:引入平均误差修正信标节点间的平均每跳距离;引入权重因子计算未知节点坐标.仿真结果表明,改进算法比传统DV-Hop算法误差率更低,能更好地应用于实际场景.     

改进的DSmT算法及其在C~4ISR系统中的应用

提出了一种基于DSmT的快速mass函数收敛算法。在工程应用中,由于矛盾焦元在决策时没有实际意义,所以在证据融合时,只计算由辨识框架元素形成的焦元与未知焦元的基本置信指派,而不需要计算矛盾焦元的基本置信指派。这样能够有效地降低计算复杂度,并提高mass函数的收敛速度。将该算法作为雷达辐射源识别的方法应用到了C4ISR系统中,仿真表明,该方法比传统方法在高冲突情况下可以更准确、更快速地识别雷达目标。