14、政治与政府中的信息:多面视角下的深度剖析

政治与政府中的信息:多面视角下的深度剖析

1. 信息与政府的复杂关系

信息对于民主的运作至关重要,而虚假信息的传播对独裁统治的运行同样关键。自20世纪90年代中期以来,英国政府致力于建立电子政务,旨在利用新的信息通信技术将各部门的信息资源连接起来,实现“协同政府”。然而,在追求充分利用技术的过程中,有时可能会忽略充分利用现有信息这一目标。

政府与信息密不可分,但政府对信息持矛盾态度。一方面,政府要求公民和机构提供其认为所需的所有信息;另一方面,尽管有《信息自由法》,政府在认为时机合适之前,并不希望公民和机构了解其所有计划和调查情况。同时,政府期望公民和机构充分了解自身的义务以及政府为其提供的福利。

政府并非一个单一的实体,而是由众多部门的大量个人组成,他们不仅以个人身份工作,还会参与不同的团体。每个人都有自己的目标和偏见,这些可能与部门目标和政府目标不完全一致。在官方和政府圈子里,存在着复杂多样的信息来源、渠道和需求。

2. 政府与信息的四大主要领域

2.1 信息收集

政府必须高效且全面地收集信息,否则将难以了解支持者的需求和反对者的阴谋。制定法律时,需要充分了解相关事项、法规选项及其后果。然而,新法律往往无法考虑到所有重要情况,仓促通过的法律也常被证明是不合理的。

政府收集信息的方式多样,包括定期普查(如每五年一次的人口普查)、更频繁的报告(至少每年一次,部分为季度或月度报告)。但有时所需数据并非即时可得,需要进行专门收集。例如,在城镇和乡村规划中,关于土地未来用途的争议就需要收集相关信息和意见。以下是一些主要部门的信息收集需求:
|部门|信息收集需求|
| ---- |

MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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