5、现实世界中的欺诈调查与预防策略

现实世界中的欺诈调查与预防策略

一、欺诈案例剖析:大众汽车欺诈事件

大众汽车的欺诈事件堪称欺诈界的典型案例。大众CEO文德恩要么知晓、要么故意无视一项离谱的计划,该计划旨在让大众肮脏的柴油发动机看起来像是绿色交通技术的重大飞跃——“清洁柴油”发动机。为了筹集资金以满足购车公众对“清洁柴油”发动机日益增长的需求,大众在美国公共债务市场出售了数十亿美元的债券。在公开发行债券时,大众大肆宣扬“清洁柴油”发动机的种种优势。

大众故意设计软件,以逃避对发动机排放的真实检测,从而虚假宣称自己发现了“清洁柴油”的圣杯,在环保敏感的市场中制造需求,并欺骗投资者。最终,大众为其罪行向美国司法部支付了28亿美元的罚款,还支付了数十亿美元来解决美国环保署、各州检察长以及那些无意中购买了配备作弊装置汽车的消费者提起的民事诉讼。大众估计,此次欺诈事件的总财务负债超过200亿美元。

在欺诈调查中,耐心是一种美德。欺诈者往往认为自己能够掌控一切,但实际上宇宙自有其运行规律。就像大众事件中,先是有意外的国际清洁运输理事会(ICCT)研究项目,接着又有大众员工向监管机构坦白。欺诈者对自身掌控能力的过度自信,恰恰是他们最大的弱点。只要保持耐心,等待真相自然浮现,问题往往会迎刃而解。

二、欺诈相关概念及问题探讨
  1. 欺诈相关概念
    • 欺诈定义 :在理解欺诈时,我们需要明确欺诈的定义,并分析具体案例中欺诈定义的各个要素。例如,大众汽车欺诈事件中,故意设计软件逃避检测、虚假宣传“清洁柴油”发动机以及欺骗债券投资者等行为,都符合欺诈的定义要素。
提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究(Matlab代码实现)内容概要:本文研究了一种基于遗传算法的新型异构分布式系统任务调度算法,并提供了Matlab代码实现。文章重点围绕异构环境中任务调度的优化问题,利用遗传算法进行求解,旨在提高资源利用率、降低任务完成时间并优化系统整体性能。文中详细阐述了算法的设计思路、编码方式、适应度函数构建、遗传操作流程及参数设置,并通过仿真实验验证了该算法相较于传统方法在调度效率和收敛性方面的优越性。此外,文档还列举了大量相关领域的研究案例和技术应用,涵盖电力系统、路径规划、车间调度、信号处理等多个方向,体现出较强的技术综合性实践价值。; 适合人群:具备一定编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事智能优化、分布式系统调度、电力系统、自动化等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决异构分布式系统中的任务调度优化问题;②学习遗传算法在实际工程问题中的建模实现方法;③为科研项目提供算法参考代码复现支持;④拓展多领域交叉应用的研究思路。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注适应度函数设计遗传操作流程,并尝试在不同场景下调整参数以观察性能变化。同时可参考文中列出的相关研究方向进行延伸探索,提升综合应用能力。
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