算法范文10篇

摘要:隨著算法和算力的突破式發展，人工智能技術幾乎滲入到各個領域內，司法領域也不例外。“人工智能+法學”作為國家人工智能發展的新規劃，為我國法律行業的發展帶來了機遇;也為人工智能算法決策在司法裁判的應用過程中帶來了挑戰。文章在對算法決策在司法領域中的風險進行分析，并提出了一些建議，以期對算法決策在司法領域更好地融合。

關鍵詞:人工智能;算法決策;司法領域

國家在《新一代人工智能發展規劃》中對人工智能在法律領域的應用做了前瞻性的布局設想，其中“人工智能+法學”的教育培養新模式，①為人工智能在法律各行業的應用充分展開，儲備了基礎。在美國，人工智能在司法領域的應用已久;尤其是在刑事訴訟程序，算法決策在法官的審理、量刑、假釋等一系列輔助過程中，起著重要作用，主要是在預測是否再次犯罪的評估上;同時，這一點也帶來了廣泛的討論。②究其原因，算法作為一種技術，被當作是公平、中立的應用在司法領域;算法決策在因主觀任性和客觀局限而導致的問題上，往往比人類表現的更具客觀和公正;但是，算法技術在決策時就一定是公正的嗎?答案是否定的。一方面，算法在人工智能中是以代碼的形式，安排著機器在運算、處理問題時的順序和步驟，在決策中具有大腦般的作用，體現著算法設計者的目的和思想，所以它本質上也不可能是完全客觀、中立。另一方面，算法在匯編結束到完成仍需要不斷地進行數據訓練，以保證算法的不斷完善;但若是采集的數據不具備客觀性的話，人工智能在應用中就不免會出現偏差，產生偏見。

一、算法決策對司法的風險

在人工智能算法深度學習中，算法在決策過程中會產生“算法黑箱”這一特點，即使是算法設計者本人也不知道這一決策時如何產生的，想要找出問題根源亦是很難，那么這一特點就會出現這樣一種情況，出現問題后，應當如何歸責，技術上的難題直接導致法律責任無法歸咎的風險。算法決策的偏見會削弱司法人員的主體地位?，F在，各類司法輔助辦案系統被普遍采納應用，這一系統輔助過程會涉及到:自動對證據材料進行審核，類案的推送，量刑的數據參考等，人工智能逐步滲透到司法過程的各階段;在高智能輔助系統中，輔助系統會自動根據案件的犯罪事實、相關法條、量刑情節、量刑幅度生成可供司法人員參考的文本，因為未參與案件的整個過程，只是對案件事實等進行數據化的選擇、歸類;該系統不會對本案件進行深刻而全面的了解;司法不是簡單地對三段論的論斷，亦不是機器對法律各要件的匹配，而是需要對人和社會生活情況的深刻理解;算法在運行中會進行比較，采用相似性做決策，具有差異性的就會被排除，往往看似不重要的細枝末節，卻具有著關鍵性的作用，如若在司法過程中偏倚算法決策得出的參考文本，也就干擾了司法人員的獨立判斷，影響司法人員的主體地位。

二、算法決策風險之防范進路

摘要Apriori算法是發現頻繁項目集的經典算法，但是該算法需反復掃描數據庫，因此效率較低。本文介紹了Apriori算法的思想，并分析了該算法的性能瓶頸。在此基礎上，針對Apriori算法提出了一種改進方法，該方法采用轉置矩陣的策略，只掃描一次數據庫即可完成所有頻繁項目集的發現。與其他經典的算法相比，本文提出的算法在項目集長度較大時，性能明顯提高。

關鍵字關聯規則，支持度，置信度，Apriori

1引言

關聯規則挖掘就是在海量的數據中發現數據項之間的關系，是數據挖掘領域中研究的熱點問題。1993年Agrawal等人[1]首先提出了交易數據庫中不同商品之間的關聯規則挖掘，并逐漸引起了專家、學者的重視。關聯規則挖掘問題可以分為：發現頻繁項目集和生成關聯規則兩個子問題，其中發現所有的頻繁項目集是生成關聯規則的基礎。近年來，發現頻繁項目集成為了關聯規則挖掘算法研究的重點，在經典的Apriori算法的基礎上提出里大量的改進算法。Savasere等[2]設計了基于劃分(partition)的算法，該算法可以高度并行計算，但是進程之間的通信是算法執行時間的主要瓶頸；Park等[3]通過實驗發現尋找頻集主要的計算是在生成頻繁2-項集上，利用這個性質Park等引入雜湊（Hash）技術來改進產生頻繁2-項集的方法，該算法顯著的提高了頻繁2-項集的發現效率；Mannila等[4]提出：基于前一遍掃描得到的信息，對此仔細地作組合分析，可以得到一個改進的算法了。針對Mannila的思想Toivonen[5]進一步提出：先使用從數據庫中抽取出來的采樣得到一些在整個數據庫中可能成立的規則，然后對數據庫的剩余部分驗證這個結果。Toivonen的算法相當簡單并顯著地減少了I/O代價，但是一個很大的缺點就是產生的結果不精確，存在數據扭曲(dataskew)。

上述針對經典Apriori算法的改進算法在生成頻繁項目集時都需要多次掃描數據庫，沒有顯著的減少I/O的代價。本文在分析了經典的Apriori算法的基礎上，給出了一種改進的方法，該方法采用轉置矩陣的策略，只掃描一次數據庫即完成頻繁項目集的發現，在項目集長度較大時，性能明顯提高。

2Apriori算法

教學目標：

(1)了解算法的含義，體會算法的思想。

(2)能夠用自然語言敘述算法。

(3)掌握正確的算法應滿足的要求。

(4)會寫出解線性方程(組)的算法。

(5)會寫出一個求有限整數序列中的最大值的算法。

新《數學課程標準》提出了“算法多樣化”的理念，它充分尊重了學生在學習上的個體差異性，讓學生在數學上有不同程度的收獲和發展，是培養學生創新意識與創新思維的最佳平臺，是使每個學生都能得到發展的有效途徑。使得每個學生都能夠體驗成功，樹立學習信心，并且由于學生群體呈現出方法的多樣化，為學生的合作交流創造了條件，有利于培養學生的合作意識。

提倡算法的多樣化，有著多方面的好處：

一、有利于學生獨立思考，促進學生的個性發展。

學生在計算中要想找到不同于其他同學的計算方法，就必須要努力地獨立思考，而不同的學生有著不同的想法，在計算中思考的深度也不一樣。我們應該尊重學生的個體差異，鼓勵算法的多樣化，促進學生的個性化學習，讓不同的學生在數學上有不同的發展。

二、有利于因材施教，讓每個學生都有充分施展的空間。

鼓勵學生計算方法多樣化，就為學生創設了能差異化發展的空間。這樣的教學方式，讓智力水平較好的學生能夠想出多種不同的計算方法，促進了思維的深度和廣度，讓他們有了充分展示的空間。同時，也能讓智力水平相對較差的學生也能著手解決問題，品嘗成功的喜悅。

摘要：通過對聚類分析及其算法的論述，從多個方面對這些算法性能進行比較，同時以兒童生長發育時期的數據為例通過聚類分析的軟件和改進的K－means算法來進一步闡述聚類分析在數據挖掘中的實踐應用。

關鍵詞：數據挖掘；聚類分析；數據庫；聚類算法

隨著計算機硬件和軟件技術的飛速發展，尤其是數據庫技術的普及，人們面臨著日益擴張的數據海洋，原來的數據分析工具已無法有效地為決策者提供決策支持所需要的相關知識，從而形成一種獨特的現象“豐富的數據，貧乏的知識”。數據挖掘[1]又稱為數據庫中知識發現（KnowledgeDiscoveryfromDatabase，KDD），它是一個從大量數據中抽取挖掘出未知的、有價值的模式或規律等知識的復雜過程。目的是在大量的數據中發現人們感興趣的知識。

常用的數據挖掘技術包括關聯分析、異類分析、分類與預測、聚類分析以及演化分析等。由于數據庫中收集了大量的數據，聚類分析已經成為數據挖掘領域的重要技術之一。

1問題的提出

隨著社會的發展和人們生活水平的提高，優育觀念[2，3]逐漸滲透到每個家庭，小兒的生長發育越來越引起家長們的重視。中國每隔幾年都要進行全國兒童營養調查，然而用手工計算的方法在大量的數據中分析出其中的特點和規律，顯然是不現實的，也是不可行的。為了有效地解決這個問題，數據挖掘技術——聚類分析發揮了巨大的作用。

摘要：作為配置管理的核心和資源管理的基礎，完整、精確并且具備可視化友好界面的網絡拓撲是檢測網絡故障、分析網絡性能的基礎，介紹了網絡物理拓撲發現的分類，基于SNMP設備的MIN-II和Bridge-MIB管理信息庫，分別設計了網絡層拓撲發現算法和數據鏈路層拓撲發現算法，經測試，算法能夠準確的發現網絡層設備及連接關系，能夠比較準確的對數據鏈路層進行拓撲發現。

關鍵詞：拓撲發現算法；MIB-II；Bridge-MIB；

隨著網絡規模的不斷擴大和網絡拓撲結構的日益復雜，網絡管理的地位變得越來越重要，有效、可靠的網絡管理已經成為網絡系統正常運行的關鍵。OSI參考模型網絡管理標準中定義了網絡管理的5大功能，分別是故障管理、配置管理、性能管理、安全管理和計費管理[1]，其中配置管理是進行網絡管理的前提，其主要功能是網絡拓撲發現和各類設備的配置信息管理。網絡拓撲結構是網絡中各節點之間互聯關系的一種表示，拓撲結構通常被構建成一個圖形，對網絡拓撲進行發現是對網絡管理系統最基本的功能要求，所謂拓撲發現是指通過某種算法探測和識別特定網絡中的網絡元素和各網絡元素之間連接關系，并以字符、圖形等方式將拓撲進行顯示。作為配置管理的核心和資源管理的基礎，完整、精確并且具備可視化友好界面的網絡拓撲結構是檢測網絡故障、分析網絡性能的基礎[2]。

根據拓撲發現算法涉及的TCP/IP網絡層次，一般可以將網絡拓撲發現分為網絡層和數據鏈路層拓撲發現兩個層次，網絡層拓撲發現主要實現網絡層路由設備的探測、子網以及連接關系的發現，數據鏈路層拓撲發現的主要工作是二層設備與主機的探測及其連接關系的確定，好的拓撲發現算法能夠快速、準確的發現網絡中的三層和二層網絡設備，進而確定網絡拓撲[3]，利用SNMP網絡設備的MIB-II和Bridge-MIB管理信息庫，是進行網絡物理拓撲發現的常見方法，下邊對基于MIB-II和Bridge-MIB的拓撲發現算法進行討論。

1網絡層設備拓撲發現

探測三層（網絡層）設備最基本的方法是獲取網絡中路由設備的路由表（RoutingTable），路由表中記錄了目標IP地址（ipRouteDest）的下一條地址（ipRouteNextHop）以及數據的傳送方向等信息。支持SNMP的設備會將自己的路由表放在管理信息庫（ManagemnetInformationBase，MIB）中，因此，可以通過SNMP獲取遠端三層設備的路由表。

遺傳算法的思想由來已久。早在20世紀50年代，一些生物學家就著手于計算機模擬生物的遺傳系統。1967年，美國芝加哥大學的Holland,J.H.教授在研究適應系統時，進一步涉及進化演算的思考，并于1968年提出模式理論。1975年，Holland教授的專著《自然界和人工系統的適應性》問世，全面地介紹了遺傳算法，為遺傳算法奠定了基礎[228]。此后，遺傳算法無論在理論研究方面，還是實際應用方面都有了長足發展。

伴隨遺傳算法的發展，其獨特的優越性逐漸被體現出來，且各種理論、方法都得到了進一步發展和完善。但是，遺傳算法的實際應用仍然存在著缺陷，具體表現在：

遺傳算法在尋優過程中易出現“早熟”、設計變量增多時效率較低以及結構分析時間長，在線功能差。為此，在實際運用中尚需改進，尋找更優秀的算子和編碼方法等。目前，改進的方法也各有優劣，有對遺傳算法遺傳算子進行改進的，也有將遺傳算法與其他方法結合起來的。編碼方法有二進制編碼、多值編碼、實值編碼、區間值編碼、Delta編碼等多種編碼方法。在執行策略方面有如下幾種方法值得注意：遺傳算法與模擬退火算法的結合、遺傳算法與局部優化方法的結合、并行遺傳算法、共存演化遺傳算法、混亂遺傳算法。

遺傳算法的噪聲適應性問題。遺傳算法主要是針對無噪聲的確定性環境設計的，在應用過程中，知識的不確定性、訓練樣本的錯誤、人為因素等都可導致問題求解環境包含一個或多個噪聲。事實上，噪聲是不可避免的，在實際工程測量中，測量得到的靜態應變常常會伴有一定的噪聲。遺傳算法的進化過程是通過適應度大小來進行選擇、變異、交*等遺傳算子操作，從而對個體進行優勝劣汰。然而在噪聲環境下，目標函數或適應度帶有噪聲，不能反映個體真正的適應度。顯然，用有噪聲的適應度去進化，其結果可能會被誤導。在這種情況下，遺傳算法的性能如何，怎樣改進，還有待深入研究。

第一章總則

第一條根據《中華人民共和國預算法》(以下簡稱預算法)，制定本條例。

第二條縣級以上地方政府的派出機關，根據本級政府授權進行預算管理活動，但是不作為一級預算。

第三條預算法第四條第一款所稱“中央各部門”，是指與財政部直接發生預算繳款、撥款關系的國家機關、軍隊、政黨組織和社會團體；所稱“直屬單位”，是指與財政部直接發生預算繳款、撥款關系的企業和事業單位。

第四條預算法第五條第三款所稱“本級各部門”，是指與本級政府財政部門直接發生預算繳款、撥款關系的地方國家機關、政黨組織和社會團體；所稱“直屬單位”，是指與本級政府財政部門直接發生預算繳款、撥款關系的企業和事業單位。

第五條各部門預算由本部門所屬各單位預算組成。本部門機關經費預算，應當納入本部門預算。

1算法的基本思想

通常的排序算法在空間和時間復雜度一定的情況下的時間開銷主要是關鍵字之間的比較和記錄的移動。基于計數排序的查找算法（Count-Search）的實現在整個過程無需進行數據的比較，算法的時間復雜度為O(2*N)。該算法的基本原理是：

根據無符號整數的大小可以和數組元素的下標對應的原則，在程序中可以用整數數組來儲存元素的大小關系。對于一個大小為N的整型數組a[]，對于每一個元素x，用數組中的元素a[x]記錄下小于等于它的元素個數，當要找的是集合中第K個大的元素時，則只需找到該數組中第N-K+1小的元素。即只需要找到該數組中第一個大于或等于N-K+1的元素，該元素的下標即為第K大的數。

該算法具體可以描述為：假設n個輸入元素的每一個都是介于0到M之間的整數，此處M為某個無符號整數。

(1)對于每一個輸入的元素X，首先確定出等于X的元素個數。

(2)對于每一個元素X，確定小于等于X的元素個數。

教學目標】：

(1)了解算法的含義，體會算法的思想。

(2)能夠用自然語言敘述算法。

(3)掌握正確的算法應滿足的要求。

(4)會寫出解線性方程(組)的算法。

(5)會寫出一個求有限整數序列中的最大值的算法。