8、网络犯罪与网络罪犯的多维度解析

网络犯罪与网络罪犯的多维度解析

在当今数字化时代,网络犯罪日益猖獗,其复杂性和多样性给社会带来了巨大挑战。为了更好地应对这一问题,我们需要从多个维度对网络犯罪和网络罪犯进行深入分析。

生物社会犯罪学视角

传统犯罪学理论在解释犯罪行为起源方面存在不足。进化生物学在相关文献中尚未充分发挥作用,几十年来,犯罪学家依赖的理论未能形成统一框架来整合大量关于反社会、违法和非法行为的知识。

生物社会犯罪学将犯罪和反社会行为视为生物和社会现象。生物学影响行为,环境又影响生物学。多年来,众多学者探讨了生物社会犯罪学的未来以及基因对违法和犯罪行为的影响。

社会学习理论和低自我控制理论是实证支持较多的犯罪学理论。以往基于这些理论的实证研究主要关注低自我控制与违法参与的关联,以及与不良同伴频繁接触和反社会行为之间的关系。然而,自我控制理论强调父母教养方式对孩子自我控制的影响,却忽视了生物学因素,而单纯的生物学理论在解释自我控制问题上也存在不足。

Beaver等人的研究为Gottfredson和Hirschi提出的理论带来了新的启示。他们利用国家青少年健康纵向研究的数据发现,去除遗传效应后,共享环境对自我控制的发展并无影响。

Polderman等人对人类特质遗传性的元分析表明,人类的许多特质和行为,如气质、反社会行为、焦虑、抑郁和物质使用等都是可遗传的,基因和环境的相对影响在功能领域存在聚类现象。

Rocque和Posick认为,犯罪学中的生物学研究并非范式转变,而是应被视为与社会学犯罪学一样的常规科学,社会学和生物社会犯罪学研究是互补的。鉴于生物学和环境都与犯罪行为相关,这一认识应影响理论和政策制定,以减少非法活动。从生物社

基于粒子群优化算法的配电网光伏储能双层优化配置模型[IEEE33节点](选址定容)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于粒子群优化算法(PSO)的配电网光伏储能双层优化配置模型,针对IEEE33节点系统进行光伏储能系统的选址定容优化。该模型采用双层优化结构,上层以投资成本、运行成本和网络损耗最小为目标,优化光伏和储能的配置位置容量;下层通过潮流计算验证系统约束,确保电压、容量等满足运行要求。通过Matlab编程实现算法仿真,利用粒子群算法的全局寻优能力求解复杂非线性优化问题,提升配电网对可再生能源的接纳能力,同时降低系统综合成本。文中还提供了完整的代码实现方案,便于复现进一步研究。; 适合人群:具备电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事新能源规划的工程技术人员;熟悉优化算法配电网运行分析的专业人士。; 使用场景及目标:①用于分布式光伏储能系统的规划配置研究,支持科研项目实际工程设计;②掌握双层优化建模方法粒子群算法在电力系统中的应用;③实现IEEE33节点系统的仿真验证,提升对配电网优化调度的理解实践能力。; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐步理解模型构建过程,重点关注目标函数设计、约束条件处理及上下层交互逻辑,同时可扩展至其他智能算法对比实验,深化对优化配置问题的认知。
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