算法范文10篇

摘要:随着算法和算力的突破式发展，人工智能技术几乎渗入到各个领域内，司法领域也不例外。“人工智能+法学”作为国家人工智能发展的新规划，为我国法律行业的发展带来了机遇;也为人工智能算法决策在司法裁判的应用过程中带来了挑战。文章在对算法决策在司法领域中的风险进行分析，并提出了一些建议，以期对算法决策在司法领域更好地融合。

关键词:人工智能;算法决策;司法领域

国家在《新一代人工智能发展规划》中对人工智能在法律领域的应用做了前瞻性的布局设想，其中“人工智能+法学”的教育培养新模式，①为人工智能在法律各行业的应用充分展开，储备了基础。在美国，人工智能在司法领域的应用已久;尤其是在刑事诉讼程序，算法决策在法官的审理、量刑、假释等一系列辅助过程中，起着重要作用，主要是在预测是否再次犯罪的评估上;同时，这一点也带来了广泛的讨论。②究其原因，算法作为一种技术，被当作是公平、中立的应用在司法领域;算法决策在因主观任性和客观局限而导致的问题上，往往比人类表现的更具客观和公正;但是，算法技术在决策时就一定是公正的吗?答案是否定的。一方面，算法在人工智能中是以代码的形式，安排着机器在运算、处理问题时的顺序和步骤，在决策中具有大脑般的作用，体现着算法设计者的目的和思想，所以它本质上也不可能是完全客观、中立。另一方面，算法在汇编结束到完成仍需要不断地进行数据训练，以保证算法的不断完善;但若是采集的数据不具备客观性的话，人工智能在应用中就不免会出现偏差，产生偏见。

一、算法决策对司法的风险

在人工智能算法深度学习中，算法在决策过程中会产生“算法黑箱”这一特点，即使是算法设计者本人也不知道这一决策时如何产生的，想要找出问题根源亦是很难，那么这一特点就会出现这样一种情况，出现问题后，应当如何归责，技术上的难题直接导致法律责任无法归咎的风险。算法决策的偏见会削弱司法人员的主体地位。现在，各类司法辅助办案系统被普遍采纳应用，这一系统辅助过程会涉及到:自动对证据材料进行审核，类案的推送，量刑的数据参考等，人工智能逐步渗透到司法过程的各阶段;在高智能辅助系统中，辅助系统会自动根据案件的犯罪事实、相关法条、量刑情节、量刑幅度生成可供司法人员参考的文本，因为未参与案件的整个过程，只是对案件事实等进行数据化的选择、归类;该系统不会对本案件进行深刻而全面的了解;司法不是简单地对三段论的论断，亦不是机器对法律各要件的匹配，而是需要对人和社会生活情况的深刻理解;算法在运行中会进行比较，采用相似性做决策，具有差异性的就会被排除，往往看似不重要的细枝末节，却具有着关键性的作用，如若在司法过程中偏倚算法决策得出的参考文本，也就干扰了司法人员的独立判断，影响司法人员的主体地位。

二、算法决策风险之防范进路

摘要Apriori算法是发现频繁项目集的经典算法，但是该算法需反复扫描数据库，因此效率较低。本文介绍了Apriori算法的思想，并分析了该算法的性能瓶颈。在此基础上，针对Apriori算法提出了一种改进方法，该方法采用转置矩阵的策略，只扫描一次数据库即可完成所有频繁项目集的发现。与其他经典的算法相比，本文提出的算法在项目集长度较大时，性能明显提高。

关键字关联规则，支持度，置信度，Apriori

1引言

关联规则挖掘就是在海量的数据中发现数据项之间的关系，是数据挖掘领域中研究的热点问题。1993年Agrawal等人[1]首先提出了交易数据库中不同商品之间的关联规则挖掘，并逐渐引起了专家、学者的重视。关联规则挖掘问题可以分为：发现频繁项目集和生成关联规则两个子问题，其中发现所有的频繁项目集是生成关联规则的基础。近年来，发现频繁项目集成为了关联规则挖掘算法研究的重点，在经典的Apriori算法的基础上提出里大量的改进算法。Savasere等[2]设计了基于划分(partition)的算法，该算法可以高度并行计算，但是进程之间的通信是算法执行时间的主要瓶颈；Park等[3]通过实验发现寻找频集主要的计算是在生成频繁2-项集上，利用这个性质Park等引入杂凑（Hash）技术来改进产生频繁2-项集的方法，该算法显著的提高了频繁2-项集的发现效率；Mannila等[4]提出：基于前一遍扫描得到的信息，对此仔细地作组合分析，可以得到一个改进的算法了。针对Mannila的思想Toivonen[5]进一步提出：先使用从数据库中抽取出来的采样得到一些在整个数据库中可能成立的规则，然后对数据库的剩余部分验证这个结果。Toivonen的算法相当简单并显著地减少了I/O代价，但是一个很大的缺点就是产生的结果不精确，存在数据扭曲(dataskew)。

上述针对经典Apriori算法的改进算法在生成频繁项目集时都需要多次扫描数据库，没有显著的减少I/O的代价。本文在分析了经典的Apriori算法的基础上，给出了一种改进的方法，该方法采用转置矩阵的策略，只扫描一次数据库即完成频繁项目集的发现，在项目集长度较大时，性能明显提高。

2Apriori算法

教学目标：

(1)了解算法的含义，体会算法的思想。

(2)能够用自然语言叙述算法。

(3)掌握正确的算法应满足的要求。

(4)会写出解线性方程(组)的算法。

(5)会写出一个求有限整数序列中的最大值的算法。

新《数学课程标准》提出了“算法多样化”的理念，它充分尊重了学生在学习上的个体差异性，让学生在数学上有不同程度的收获和发展，是培养学生创新意识与创新思维的最佳平台，是使每个学生都能得到发展的有效途径。使得每个学生都能够体验成功，树立学习信心，并且由于学生群体呈现出方法的多样化，为学生的合作交流创造了条件，有利于培养学生的合作意识。

提倡算法的多样化，有着多方面的好处：

一、有利于学生独立思考，促进学生的个性发展。

学生在计算中要想找到不同于其他同学的计算方法，就必须要努力地独立思考，而不同的学生有着不同的想法，在计算中思考的深度也不一样。我们应该尊重学生的个体差异，鼓励算法的多样化，促进学生的个性化学习，让不同的学生在数学上有不同的发展。

二、有利于因材施教，让每个学生都有充分施展的空间。

鼓励学生计算方法多样化，就为学生创设了能差异化发展的空间。这样的教学方式，让智力水平较好的学生能够想出多种不同的计算方法，促进了思维的深度和广度，让他们有了充分展示的空间。同时，也能让智力水平相对较差的学生也能着手解决问题，品尝成功的喜悦。

摘要：通过对聚类分析及其算法的论述，从多个方面对这些算法性能进行比较，同时以儿童生长发育时期的数据为例通过聚类分析的软件和改进的K－means算法来进一步阐述聚类分析在数据挖掘中的实践应用。

关键词：数据挖掘；聚类分析；数据库；聚类算法

随着计算机硬件和软件技术的飞速发展，尤其是数据库技术的普及，人们面临着日益扩张的数据海洋，原来的数据分析工具已无法有效地为决策者提供决策支持所需要的相关知识，从而形成一种独特的现象“丰富的数据，贫乏的知识”。数据挖掘[1]又称为数据库中知识发现（KnowledgeDiscoveryfromDatabase，KDD），它是一个从大量数据中抽取挖掘出未知的、有价值的模式或规律等知识的复杂过程。目的是在大量的数据中发现人们感兴趣的知识。

常用的数据挖掘技术包括关联分析、异类分析、分类与预测、聚类分析以及演化分析等。由于数据库中收集了大量的数据，聚类分析已经成为数据挖掘领域的重要技术之一。

1问题的提出

随着社会的发展和人们生活水平的提高，优育观念[2，3]逐渐渗透到每个家庭，小儿的生长发育越来越引起家长们的重视。中国每隔几年都要进行全国儿童营养调查，然而用手工计算的方法在大量的数据中分析出其中的特点和规律，显然是不现实的，也是不可行的。为了有效地解决这个问题，数据挖掘技术——聚类分析发挥了巨大的作用。

摘要：作为配置管理的核心和资源管理的基础，完整、精确并且具备可视化友好界面的网络拓扑是检测网络故障、分析网络性能的基础，介绍了网络物理拓扑发现的分类，基于SNMP设备的MIN-II和Bridge-MIB管理信息库，分别设计了网络层拓扑发现算法和数据链路层拓扑发现算法，经测试，算法能够准确的发现网络层设备及连接关系，能够比较准确的对数据链路层进行拓扑发现。

关键词：拓扑发现算法；MIB-II；Bridge-MIB；

随着网络规模的不断扩大和网络拓扑结构的日益复杂，网络管理的地位变得越来越重要，有效、可靠的网络管理已经成为网络系统正常运行的关键。OSI参考模型网络管理标准中定义了网络管理的5大功能，分别是故障管理、配置管理、性能管理、安全管理和计费管理[1]，其中配置管理是进行网络管理的前提，其主要功能是网络拓扑发现和各类设备的配置信息管理。网络拓扑结构是网络中各节点之间互联关系的一种表示，拓扑结构通常被构建成一个图形，对网络拓扑进行发现是对网络管理系统最基本的功能要求，所谓拓扑发现是指通过某种算法探测和识别特定网络中的网络元素和各网络元素之间连接关系，并以字符、图形等方式将拓扑进行显示。作为配置管理的核心和资源管理的基础，完整、精确并且具备可视化友好界面的网络拓扑结构是检测网络故障、分析网络性能的基础[2]。

根据拓扑发现算法涉及的TCP/IP网络层次，一般可以将网络拓扑发现分为网络层和数据链路层拓扑发现两个层次，网络层拓扑发现主要实现网络层路由设备的探测、子网以及连接关系的发现，数据链路层拓扑发现的主要工作是二层设备与主机的探测及其连接关系的确定，好的拓扑发现算法能够快速、准确的发现网络中的三层和二层网络设备，进而确定网络拓扑[3]，利用SNMP网络设备的MIB-II和Bridge-MIB管理信息库，是进行网络物理拓扑发现的常见方法，下边对基于MIB-II和Bridge-MIB的拓扑发现算法进行讨论。

1网络层设备拓扑发现

探测三层（网络层）设备最基本的方法是获取网络中路由设备的路由表（RoutingTable），路由表中记录了目标IP地址（ipRouteDest）的下一条地址（ipRouteNextHop）以及数据的传送方向等信息。支持SNMP的设备会将自己的路由表放在管理信息库（ManagemnetInformationBase，MIB）中，因此，可以通过SNMP获取远端三层设备的路由表。

遗传算法的思想由来已久。早在20世纪50年代，一些生物学家就着手于计算机模拟生物的遗传系统。1967年，美国芝加哥大学的Holland,J.H.教授在研究适应系统时，进一步涉及进化演算的思考，并于1968年提出模式理论。1975年，Holland教授的专著《自然界和人工系统的适应性》问世，全面地介绍了遗传算法，为遗传算法奠定了基础[228]。此后，遗传算法无论在理论研究方面，还是实际应用方面都有了长足发展。

伴随遗传算法的发展，其独特的优越性逐渐被体现出来，且各种理论、方法都得到了进一步发展和完善。但是，遗传算法的实际应用仍然存在着缺陷，具体表现在：

遗传算法在寻优过程中易出现“早熟”、设计变量增多时效率较低以及结构分析时间长，在线功能差。为此，在实际运用中尚需改进，寻找更优秀的算子和编码方法等。目前，改进的方法也各有优劣，有对遗传算法遗传算子进行改进的，也有将遗传算法与其他方法结合起来的。编码方法有二进制编码、多值编码、实值编码、区间值编码、Delta编码等多种编码方法。在执行策略方面有如下几种方法值得注意：遗传算法与模拟退火算法的结合、遗传算法与局部优化方法的结合、并行遗传算法、共存演化遗传算法、混乱遗传算法。

遗传算法的噪声适应性问题。遗传算法主要是针对无噪声的确定性环境设计的，在应用过程中，知识的不确定性、训练样本的错误、人为因素等都可导致问题求解环境包含一个或多个噪声。事实上，噪声是不可避免的，在实际工程测量中，测量得到的静态应变常常会伴有一定的噪声。遗传算法的进化过程是通过适应度大小来进行选择、变异、交*等遗传算子操作，从而对个体进行优胜劣汰。然而在噪声环境下，目标函数或适应度带有噪声，不能反映个体真正的适应度。显然，用有噪声的适应度去进化，其结果可能会被误导。在这种情况下，遗传算法的性能如何，怎样改进，还有待深入研究。

第一章总则

第一条根据《中华人民共和国预算法》(以下简称预算法)，制定本条例。

第二条县级以上地方政府的派出机关，根据本级政府授权进行预算管理活动，但是不作为一级预算。

第三条预算法第四条第一款所称“中央各部门”，是指与财政部直接发生预算缴款、拨款关系的国家机关、军队、政党组织和社会团体；所称“直属单位”，是指与财政部直接发生预算缴款、拨款关系的企业和事业单位。

第四条预算法第五条第三款所称“本级各部门”，是指与本级政府财政部门直接发生预算缴款、拨款关系的地方国家机关、政党组织和社会团体；所称“直属单位”，是指与本级政府财政部门直接发生预算缴款、拨款关系的企业和事业单位。

第五条各部门预算由本部门所属各单位预算组成。本部门机关经费预算，应当纳入本部门预算。

1算法的基本思想

通常的排序算法在空间和时间复杂度一定的情况下的时间开销主要是关键字之间的比较和记录的移动。基于计数排序的查找算法（Count-Search）的实现在整个过程无需进行数据的比较，算法的时间复杂度为O(2*N)。该算法的基本原理是：

根据无符号整数的大小可以和数组元素的下标对应的原则，在程序中可以用整数数组来储存元素的大小关系。对于一个大小为N的整型数组a[]，对于每一个元素x，用数组中的元素a[x]记录下小于等于它的元素个数，当要找的是集合中第K个大的元素时，则只需找到该数组中第N-K+1小的元素。即只需要找到该数组中第一个大于或等于N-K+1的元素，该元素的下标即为第K大的数。

该算法具体可以描述为：假设n个输入元素的每一个都是介于0到M之间的整数，此处M为某个无符号整数。

(1)对于每一个输入的元素X，首先确定出等于X的元素个数。

(2)对于每一个元素X，确定小于等于X的元素个数。

教学目标】：

(1)了解算法的含义，体会算法的思想。

(2)能够用自然语言叙述算法。

(3)掌握正确的算法应满足的要求。

(4)会写出解线性方程(组)的算法。

(5)会写出一个求有限整数序列中的最大值的算法。