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题名随机惩罚下电子废弃物回收主体间的演化博弈
被引量：2
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作者
余福茂
杨灵曦
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机构
杭州电子科技大学管理学院
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出处
《杭州电子科技大学学报（社会科学版）》
2017年第4期8-14,26,共8页
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基金
国家自然科学基金(71373064)
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文摘
本文从博弈的视角出发,对政府的奖惩机制下非正规回收群体与正规回收企业间合作行为的演变途径进行了研究,研究结果表明,该系统的演化方向与博弈的支付矩阵以及博弈发生时的初始状态是密不可分的,其中政府的补贴和随机惩罚、双方选择合作所获得的超额收益,合作成本以及合作风险损失是影响博弈双方合作策略选择的关键变量。最后以此为基础,提出了促使非正规回收商与正规回收企业达成良好合作关系的政策建议。
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关键词
电子废弃物
非正规回收
演化博弈
随机惩罚
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Keywords
electronic waste
irregular recycling
evolutionary game
random punishment
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分类号
X708
[环境科学与工程—环境工程]
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题名随机惩罚下政府和非正规回收群体的演化博弈
被引量：1
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作者
余福茂
王希鹃
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机构
杭州电子科技大学管理学院
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出处
《杭州电子科技大学学报（社会科学版）》
2016年第5期1-6,共6页
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基金
国家自然科学基金(70903021
71373064)
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文摘
为了探索在随机惩罚的情况下,政府监督策略和电子废弃物非正规回收群体回收行为之间的影响,构建了政府和非正规回收群体间的演化博弈模型。首先从理论上分析了政府的随机惩罚和补贴对非正规回收群体回收行为策略的影响,然后利用数值仿真进一步验证随机惩罚、补贴、回收收入等外生变量和内生变量对回收行为策略的影响。结果表明:通过增大随机惩罚或补贴的方式来促进非正规回收群体选择转型升级,不仅需要在监管部门对非正规回收群体采取的随机惩罚小于社会效益和污染治理成本之和的前提下,而且还需要满足关于监督力度的特定条件;政府如果加大监督力度,适当增加政府补贴,合理控制随机惩罚,将有利于电子废弃物回收行业的可持续长期发展。
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关键词
非正规回收群体
政府
随机惩罚
补贴
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Keywords
informal-recycling-group
government
random punishment
subsidy
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分类号
X708
[环境科学与工程—环境工程]
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题名基于对抗神经网络的小样本生成技术
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作者
徐为立
袁和刚
任凯
董越
麦晓庆
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机构
国网宁夏电力有限公司中卫供电公司
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出处
《电子测试》
2022年第18期64-65,8,共3页
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文摘
针对传统生成对抗网络算法使用少量训练样本无法生成高质量图像的不足,提出一种改进的数据增强对抗网络用于生成图像。改进算法利用U-Net3+结构替换原有的U-Net结构以提高模型计算效率;利用Sand Glass模块改进其残差模块以降低模型剃度混淆和信息丢失风险。为了验证所提算法的有效性,在公共数据集上进行了测试,实验结果表明,本文算法在图像生成和数据增强效果上均取得较好表现。
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关键词
生成对抗网络
小样本学习
图像生成
数据增强
随机梯度惩罚
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Keywords
generate adversarial network
small sample learning
image generation
data enhancement
stochastic gradient penalty
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分类号
P407.8
[天文地球—大气科学及气象学]
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