DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 4. 结果分析 对遥感图像进行分类之前，对图像进行处理，减弱图像存在的误差，这就包括了图像的辐射定标、几何校正、以及图像的裁剪等过程。完成预处理步骤，开始进行图像的分类提取工作。选择的分割方式是多尺度分割，属于一种自上而下(bottom-up)的分割方法，参与影像分割的波段为红、绿、蓝、以及近红外波段。在这里权重都设为1。设置分割的阈值为50之后，分割之后的图像如下，在分类好之后，新建分类系统，在监督分类中，建立清楚的分类体系，选择最近邻分类方法，在图像中选择对应的样本。其中红色部分为所提取的建筑用地，其他颜色为其他地物类别。 据遥感图像上的数据来设置规则，输入归一化植被指数{NDVI}和B1，B2时，选择其相应的数据波段，后面以此变量按照大于(gt)、大于等于(ge)、小于(lt)、小于等于(le)、等于(eq)等数学关系进行决策树的编写，并按波段进行计算，每一个步骤需要执行一次，直到图形中的分类完成，即得到了最终的决策树和提取到的建筑用地。图中的蓝色和紫色部分即为所提取的建筑用地，应用监督分类或者决策树分类，难免在图中还存在着小斑块和未利用地。 在ENVI Classic平台上，点击start ENVI Classic，输入Class_DOIT，进入监督分类页面，了解监督分类相关规则，进行代码的编写。其中ENVI波段运算的函数能够调用用户编写的程序进行定制的处理。波段运算的函数使用变量命名为b1(B1)，b2等。调用波段、波谱函数来使用，进行后续代码的编写。对影像数据进行感兴趣区的选择，因为我的图像建筑物类型比较多，把建筑物分成四类，选择好感兴趣区之后，输出ROI文件，放入指定的文件夹。选择监督分类方法中的支持向量机的方法(SVM)来进行地物的提取，程序代码见附件。其提取结果见图5~7： 图5. 模型1提取结果 图6. 模型2提取结果 图7. 模型3提取结果 常用的精度评价有两种方法：一是ROC曲线，第二种是混淆矩阵，混淆矩阵见表1。在做精度评价时，需要选择对比样本，一种选择标准的分类图；二是选择的验证样本，该设计选择使用感兴趣区域来对设计分类后的结果做精度评价。在完成图像地物识别后，需要对实验的图像分类结果进行正确有效的评价，提取结果见表2~4。通常依据地面真实数据，评估分类结果的准确性和合理性 [ 16 ]。文章采用4个高光谱图像分类精度指标来衡量分类算法的精度：生产者精度(Producer Accuracy， PA)、用户精度(User Accuracy， UA)、整体分类精度(Overall Accuracy， OA)以及Kappa系数。其可以细化为三个二级指标和一个三级指标，分别是准确率(Accuracy)，精确率(Precision)，灵敏度(Sensitivity)也就是召回率，F 1 score。其公式如下。 A c c u r a c y = T P + T N T P + T N + F P + F N (4-1) P r e c i s i o n = T P T P + F P (4-2) S e n s i t i v i t y = R e c a l l = T P T P + F N (4-3) F 1 = T P T P + F N + F P 2 (4-4) Table 1 Confusion matri 混淆矩阵 真实值 Positive Negative 预测值 Positive TP FP Negative FN TN 表1. 混淆矩阵 Table 2 Model 1 extraction result User class luodi zhibei daolu Build sum luodi 10 0 0 0 10 zhibei 0 107 0 0 107 daolu 0 0 10 2 12 Build 0 0 0 9 9 sum 10 107 10 11 138 表2. 模型1提取结果 Table 3 Model 2 extraction result User class zhibei daolu build1 build2 sum zhibei 1889 0 0 1 1890 daolu 0 90 1 36 127 build1 0 0 207 1 208 build2 0 6 0 30 36 sum 1889 96 208 68 2261 表3. 模型2提取结果 Table 4 Model 3 extraction result User class zhibei daolu build1 build2 build3 build4 luodi sum zhibei 83 0 0 11 0 0 0 94 daolu 0 34 9 7 15 2 5 72 build1 0 0 79 0 0 0 0 79 build2 0 6 0 33 0 0 0 33 build3 0 0 0 0 167 0 7 174 build4 0 0 0 0 0 87 0 87 luodi 0 0 61 0 0 0 0 61 sum 83 40 149 48 182 89 12 600 表4. 模型3提取结果 结果表明模型1对地物的提取比较宽泛，将地物类型分为了四大类，因此提取的地物块较大，地物不够细化，总体分类精度较高，其总体精度达到98.5%，kappa系数为0.962由于存在异物同谱现象，导致建筑和道路容易错分，其建筑物的提取准确率为81.2%，精确率为83.3%，召回率为100%，其F 1 为0.91。模型2根据光谱特性优化了决策树规则，提取到的地物数量大大增加。其对植被的提取精确度较高，其总体精度为98.0%，kappa系数为0.93。将建筑物的类别根据光谱特性划分为两类之后，其中一类建筑物的分类达到了较高精度，另一类型建筑物继续受到异物同谱的影响，导致一部分道路和建筑物的错分现象。其建筑物提取准确率为91.5%，精确率为89.5%，召回率为97%，其F 1 为0.93。对于模型1和模型2存在的问题，遥感图像上存在蓝顶、红顶、灰顶不同颜色的房屋，模型3采用循环结构 + svm的方法，结合建筑物光谱信息和形状信息，把建筑物细分为4类，取得了较高的提取精度，其建筑物提取的准确率为92.8%，精确率为88.7%，召回率为95%，其F 1 为0.95。在精度有提高的同时，能提取到更多不同屋顶颜色的建筑物。由于有裸地的存在，泥土的颜色和房屋颜色差异不大，导致裸地错分了一部分到建筑物里面，后续地物发生变化之后，模型提取效果会更佳。
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user: 5. 总结 这3种模型都会出现建筑物和裸地、道路错分在一起的情况，由于研究区域的影像数据很少，决策树受这方面的影响比较小，所有提取的效果还是不错的，假若影像区域大一点，影像数据的地类增多，影响的因子过杂的话，提取效果会大大下降，从而造成比较严重的错分漏分现象。监督分类中基于样本的面向对象方法，若设置好良好的分割尺度和融合之后可以将其分类成良好的具有独立信息的样本，选择良好的训练样本，能够将建筑物信息提取出来。对于模型3，考虑在图像分割时，进行噪声地物的去除，从而进行更精细化的建筑物提取，对多尺度特征的加入进行探索，以求能达到更好的提取准确度。
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user: 摘要 分割含有弱边界、对比度低的图像目标时，传统的脉冲耦合神经网络模型难以得到有效的分割效果，主要原因是动态阈值的衰减时间常数固定，衰减速度固定，分割弱边界时，输出的脉冲信号难以准确描述目标区域，产生误分割现象。为了解决这一问题，本文采用Harris矩阵获取图像梯度信息，特别是弱边界的梯度信息，提出动态阈值的衰减速度与图像的梯度信息有关，当梯度信息大时，动态阈值的衰减快，当梯度信息小时，动态阈值的衰减速度慢，给出动态阈值的新定义。通过对弱边界、对比度低的图像进行仿真对比实验，说明本文算法的分割效果优于传统脉冲耦合神经网络模型。
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user: 1. 引言 脉冲耦合神经网络(pulse coupled neural network， PCNN)模型具有对灰度相似的像素点进行分组的特点，不需要人工参与，属于自动图像分割方法的一种，得到广泛的发展和应用 [ 1 ] [ 2 ]。但由于脉冲耦合神经网络模型参数多，参数的选择影响图像的分割效果，如何选择合适的参数成为脉冲耦合神经网络模型研究的重点。 为了寻找脉冲耦合神经网络模型的最优参数，关于神经元内部激励与邻域神经元外部激励之间连接系数的设置，文献 [ 3 ] 利用动态阈值和脉冲输出域均值之间的关系，根据邻域神经元的灰度信息，自适应地设置连接系数；文献 [ 4 ] 采用归一化均方误差方法确定调制域的连接系数，通过计算交叉熵的最小值确定算法的迭代次数；文献 [ 5 ] 将图像灰度信息和梯度信息作为输入域，根据最大似然估计方法推导出神经元内部激励与邻域神经元外部激励之间的连接系数，将边缘约束方法集成到脉冲发生器中，改变相邻神经元的特性。关于动态阈值的设置，文献 [ 6 ] 根据神经元的动态特性，分别推导出动态阈值和内部活动项；文献 [ 7 ] 提出动态阈值的衰减时间常数与目标的灰度均值成反比，重新定义了衰减时间常数，适用于偏暗或偏亮的图像分割；文献 [ 8 ] 构造新的内部活动项的连接系数，提出神经元阈值代替动态阈值，减少参数衰减时间系统和放大系数；文献 [ 9 ] 简化了PCNN模型的接受域，利用动态阈值与目标均值之间的关系给出各参数的设定准则。 虽然文献 [ 3 ] - [ 9 ] 通过不同方法设置参数模型，改进传统的脉冲耦合神经网络模型，但是分割含有弱边界、对比度低的图像目标时，难以得到理想的分割效果，主要原因是图像中存在强边界和弱边界，强边界和弱边界的动态阈值衰减速度相同，当内部连接项与动态阈值比较时，容易输出错误的脉冲信号描述图像目标，产生误分割现象。
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user: 2. 脉冲耦合神经网络模型 文献 [ 1 ] [ 2 ] 提出脉冲耦合神经网络模型，应用于图像分割中，主要包括接受域、调制域和脉冲产生部分。 在脉冲耦合神经网络模型的接受域中，将图像像素点的灰度值 I i j 作为接受域的反馈输入 f i j ： f i j [ n ] = I i j (1) 式中：n是迭代次数。 在调制域中，内部活动项 U i j 不仅考虑神经元的内部激励，而且还要考虑邻域神经元的外部激励，如公式(2)所以： U i j [ n ] = F i j [ n ] ( 1 + β L i j [ n ] ) (2) 式中： β 是连接神经元内部激励和邻域神经元的外部激励之间的连接系数， L i j 是邻域神经元的外部激励，定义如下： L i j [ n ] = V L ∑ k l W i j k l Y k l [ n − 1 ] (3) 其中： W i j k l 是耦合连接域中神经元 N i j 与邻域神经元 N k l 的连接权值， V L 是耦合连接域的放大系数。 在脉冲产生部分中，当内部活动项大于动态阈值时，输出脉冲信号为1，否则为0，如公式(4)所示： Y i j [ n ] = { 1 U i j [ n ] > θ i j [ n − 1 ] 0 其 他 (4) 式中： θ i j 是动态阈值，如公式(5)所示： θ i j [ n ] = e − α θ θ i j [ n − 1 ] + V θ Y i j [ n ] (5) 其中， a θ 是动态阈值的衰减时间常数， V θ 是放大系数。 采用脉冲耦合神经网络模型对图像进行分割时，参数的选择影响图像的分割效果，特别是动态阈值的衰减时间常数的设置直接影响输出脉冲信号，当分割弱边界、对比度低的图像时容易得出错误的分割效果，影响后续的图像处理。
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user: 3. 基于Harris矩阵的脉冲耦合神经网络模型 3.1. Harris矩阵 为了更好地得到弱边界的梯度信息，本文采用Harris矩阵的方法求取图像的梯度信息 [ 10 ]。Harris 矩阵的公式如下所示： M = [ A C C B ] (6) 式中： A = ( ∂ I ∂ x ) 2 ∗ w ， C = ∂ I ∂ y ∂ I ∂ x ∗ w ， B = ( ∂ I ∂ y ) 2 ∗ w ，x和y分别是图像的横坐标和纵坐标，w是高斯函数： w ( x ， y ) = 1 2 π σ 2 exp ( − x 2 + y 2 2 σ 2 ) ，起到平滑作用。 对Harris 矩阵公式(6)求取特征值 λ 1 和 λ 2 ： λ 1 ， 2 = 1 2 ( A + B ± ( A − B ) 2 − 4 C 2 ) (7) 假设 λ 1 和 λ 2 分别表示灰度变化最快方向和变化最慢方向的变化率，则： λ 1 ≥ λ 2 ，本文采用 λ 1 表示图像的梯度信息，则： λ 1 = 1 2 ( A + B + ( A − B ) 2 − 4 C 2 ) (8) 3.2. 基于Harris矩阵的脉冲耦合神经网络模型 采用传统的脉冲耦合神经网络模型分割含有弱边界、对比度低的图像目标时，给定动态阈值的衰减时间常数，动态阈值的衰减速度过快，比较神经元的内部活动项与动态阈值时，发送错误的脉冲信号，产生误分割现象。 为了解决这一问题，本文认为动态阈值的衰减速度与图像的梯度信息有关，根据图像的梯度信息，调整模型中动态阈值的衰减速度，当存在弱边界像素点时，动态阈值的衰减速度慢，当图像存在强边界时，动态阈值的衰减速度快，模型中比较内部活动项与动态阈值，输出的脉冲信号能够较好的表示图像目标的像素点，得到新的动态阈值： θ i j [ n ] = e − λ 1 ∗ α θ θ i j [ n − 1 ] + V θ Y i j [ n ] (9) 由公式(9)可知，动态阈值的衰减速度与图像的梯度信息有关。当要分割的图像对比度高时，公式(9)计算的动态阈值接近于公式(5)计算的动态阈值，传统的脉冲耦合神经网络模型的分割效果与本文提出方法的分割效果基本一致；当要分割的图像对比度低、弱边界时，公式(9)计算的动态阈值大于公式(5)计算的动态阈值，衰减速度慢，模型根据图像信息自动调整模型中动态阈值的衰减速度，理论上本文提出的分割算法好于传统的脉冲耦合神经网络模型。
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user: 4. 仿真实验 分别采用脉冲耦合神经网络模型和本文所提方法对含有弱边界、目标和背景像素点的灰度值存在重 叠区域的灰度图像进行图像分割，在Matlab2018编程实现，涉及到的相关参数设置如下： V L = 0.2 ； β = 0.1 ； α θ = 1.0 ； V θ = 20 ； W i j k l = [ 0.5 1 0.5 1 0 1 0.5 1 0.5 ] 。 在仿真对比实验中，图1(1-a)是蒲公英的灰度图像，要分割的目标是蒲公英区域，其余是背景，目标和背景的像素点的灰度值较小，图像整体偏暗，对比度不明显，特别是蒲公英的绒球区域存在弱边界，与背景的像素点的灰度值较接近，成为图像分割的难度。图1(1-b)是用传统的脉冲耦合神经网络模型的分割效果，白色像素点是分割的目标，黑色像素点是分割的背景，可以看出只有蒲公英的部分种子区域被分割出来，其余的目标区域被误分割为背景区域。图1(1-c)是采用本文提出的改进算法进行的分割效果，可以看出含有种子、绒球和茎杆的区域被很好的分割出来，虽然有个别茎杆的像素点被误分割为背景像素点。 在仿真对比实验中，图1(2-a)是蒲公英的灰度图像，要分割的目标是含有种子、绒球和茎杆的蒲公英区域，其余是背景区域，图像偏亮，目标和背景的像素点的灰度值较大，存在边界不清晰的特点，绒毛的像素点的灰度值接近邻域背景像素点的灰度值的特点。图1(2-b)是采用传统的脉冲耦合神经网络模型对灰度图像进行的分割效果，可以看出蒲公英的个别像素点被分割出来(白色区域)，绝大部分像素点被分割为背景像素点(黑色区域)。图1(2-c)是采用本文提出的改进算法对灰度图像进行分割的效果图，虽然绒球与种子相连的目标区域没有被分割出来，但是大部分蒲公英的种子、绒球和茎杆的区域被很好的分割出来，与传统的脉冲耦合神经网络模型相比，本文所提出的改进方法能够很好的分割出图像目标。 在仿真对比实验中，图2(a)是猫鼬的灰度图像，要分割的图像目标是猫鼬和手上脚下的草，存在目标呈不规则几何形状、弱边界、背景和目标的灰度范围存在重叠的特点。图2(b)是采用传统的PCNN模型进行的分割效果图，可以看出只有小部分的猫鼬边界像素点的区域被分割出来，其余目标区域的像素点被误分割为背景。图2(c)是采用本文提出改进方法进行的分割效果，可以看出不仅猫鼬被很好的分割出来，手上脚下的草也被很好的分割出来，分割效果好于传统的脉冲耦合神经网络模型。 采用本文改进方法和传统的脉冲耦合神经网络模型进行仿真对比实验，实验结果说明本文所提方法好于传统的脉冲耦合神经网络模型，主要原因是传统的脉冲耦合神经网络模型的衰减时间常数是固定值，衰减速度相同，当衰减速度大于实际模型需要的速度时，容易输出错误脉冲信号，不适用于弱边界、对比度低的图像分割，而本文所提出的改进方法根据图像的灰度边界信息，调整模型中的衰减速度，当图像存在弱边界的像素点时，衰减速度减慢，当图像存在强边界时，衰减速度加快，内部活动项与动态阈值相比较时，能准确输出脉冲信号，较好的分割出含有弱边界、对比度弱的图像目标。 图1. 蒲公英图像的分割 图2. 猫鼬图像的分割
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user: 5. 结论 在传统脉冲耦合神经网络模型中，动态阈值的衰减时间常数固定不变，分割含有弱边界、对比度低的图像时，随着迭代次数的增加，动态阈值的衰减速度过快，比较内部活动项时，输出错误的脉冲信号，影响图像的分割效果。为了解决这一问题，本文采用的Harris矩阵能够很好的得到图像的梯度信息，特别是弱边界信息，根据图像的梯度信息调整动态阈值的衰减速度，比较内部活动项与动态阈值时，输出的脉冲信号较准确的表示图像目标，得到更好的分割效果。
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user: 摘要 由于结构简单、收敛速度快等优点，回声状态网络(Echo State Network， ESN)已被广泛的用于时间序列的预测。针对回声状态网络中随机生成权值矩阵带来的不适用于特定时间序列的问题，本文提出利用改进的粒子群优化算法来优化回声状态网络部分随机权值。与标准粒子群优化算法相比，惯性权重和学习因子自适应调整，以提高算法的寻优性能。为验证本文方法的有效性，对Mackey-Glass时间序列、非线性自回归滑动模型(Nonlinear Auto Regressive Moving Average， NARMA)和Lorenz时间序列进行仿真实验。实验结果表明，本文提出的方法可以进一步提升回声状态网络对时间序列的预测精度。
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user: 1. 引言 时间序列预测就是通过分析时间序列，根据历史数据的发展过程、方向和趋势对未来进行预测。时间序列预测在人类生活的各个领域都有着广泛的应用，如生物学领域的基因表达谱 [ 1 ]、金融领域的股票价格 [ 2 ]、社会领域的城市交通流量 [ 3 ]、工业领域风能评估 [ 4 ] 和气候领域的温度变化预测 [ 5 ] 等。然而，实际中的时间序列往往表现出复杂的特性，如非平稳、随机性、高维性、非线性和非周期性等，时间序列的预测研究仍然面临着巨大的挑战。 对于时间序列数据的预测方法，主要有线性方法和非线性方法。其中，线性方法主要有：自回归 [ 6 ]、自回归滑动平均 [ 7 ]、自回归综合滑动平均 [ 8 ] 等，这些线性方法适合持续时间较长、变化较为缓慢的时间序列的预测。非线性方法主要有：支持向量机 [ 9 ]、最小二乘支持向量机 [ 10 ]、人工神经网络 [ 11 ] 等。随着网络规模和复杂程度的不断提高，非线性方法可以很好地处理时间序列的非平稳、随机性、高维性、非线性和非周期性等问题。虽然非线性方法能够很好的处理复杂时间序列，但是也存在一些局限性，例如支持向量机和最小二乘支持向量机当训练样本过大时，会存在运行时间过长且效果不佳的问题。前向神经网络存在训练算法复杂，网络结构难以确定，网络计算量较大的问题 [ 9 ]。回声状态网络预测方法(ESN) [ 12 ] 作为一种基于储备池计算的神经网络，只需采用一个大规模的稀疏连接的储备池即可保证模型对非线性数据的处理能力。因其训练过程简单，计算量小，ESN已被广泛用于时间序列的应用中 [ 12 ] [ 13 ] [ 14 ] [ 15 ] [ 16 ]。然而，ESN输入连接权值、储备池内部连接权值和反馈连接权值的随机性赋值，使得模型性能不确定、收敛速度慢，无法满足时间序列准确有效的预测需求 [ 17 ] [ 18 ] [ 19 ]。 粒子群优化算法(PSO)作为一种元启发式算法，由于简单容易实现、搜索能力强，已被广泛应用于神经网络结构的优化 [ 20 ]，电力 [ 21 ]，工业 [ 22 ] 等领域。文献 [ 15 ] 中，作者利用标准粒子群算法对回声状态网络中部分随机权值进行优化，提升了网络的预测性能。然而，标准PSO存在易陷入局部极小值和全局搜索能力不足等问题。为了克服标准PSO算法的这些缺点，本文采用改进的粒子群算法(IPSO)对回声状态网络输入连接权值、储备池连接权值和反馈连接权值进行优化。试验结果表明该方法有效地减少了随机生成权值矩阵带来的不适用于特定任务的局限性，进一步提高ESN的预测性能。
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user: 2. 回声状态网络 ESN基本原理 回声状态网络(ESN)由Jaeger和Haas教授于2001提出，它是由输入层、储备池和输出层组成的简单三层递归神经网络(如图1所示)。 u ( t ) ， x ( t ) ， y ( t ) 分别表示t时刻的输入单元、储备池内部的神经元状态以及输出单元。 W i n ， W ， W o u t 和 W b a c k 分别代表网络的输入层到储备池、储备池内部的神经元、输入层到输出层、储备池到输出层和输出层到储备池之间的连接权值矩阵。当 W b a c k 存在时，ESN可以进行多步预测；否则，它只能进行单步预测。在ESN中，通过随机初始化产生输入层到储备池、储备池的内部及输出层到储备池的连接权值，且在训练过程中保持不变。因此，ESN只需要训练储备池到输出层的连接权值。大规模的储备池来代替全连接的隐藏层，增强了复杂时间序列的建模能力。只需要训练储备池到输出层的连接权值可避免传统神经网络基于梯度下降原理的收敛速度缓慢，且在寻找最优解的时候可能会陷入局部最优的问题。 图1. 回声状态网络的标准结构 在ESN中，当信号 u ( t + 1 ) 输入到网络时，储备池内部神经元状态和网络输出的更新规则如下： x ( t + 1 ) = f ( W i n u ( t + 1 ) + W x ( t ) + W b a c k y ( t ) ) ， y ( t + 1 ) = f out ( W o u t x ( t + 1 ) ) ， (1) 其中f和 f out 分别表示储备池和输出单元的激活函数，f一般为双曲正切函数 tanh ， f out 一般为恒等函数。 当 f out 为恒等函数时，模型输出 y ( t ) 可表简单地表示为： y ( t ) = W o u t x ( t ) . (2) 在模型训练过程中，希望得到的 W o u t 能够使模型的输出 y ( t ) 与目标值 y ^ ( t ) 间的误差最小，即需要求解如下的优化问题： W o u t = arg min W o u t ∑ t = 1 k ‖ y ^ ( t ) − W o u t x ( t ) ‖ 2 2 . (3) 其中k为训练的样本数。
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user: 3. 基于粒子群算法优化的回声状态网络 在回声状态网络的学习过程中，仅调节储备池到输出层之间的连接权值，而其他连接权值被随机赋值后保持不变。如果这些被随机赋值的连接权值设置不合适，那么也会直接影响ESN的预测性能。因此，文献 [ 15 ] 利用标准粒子群算法(PSO)对回声状态网络中部分随机权值进行优化，进而提高ESN的预测性能。虽然标准粒子群算法寻优速度较快、效率高、算法简单，但也存在自身的缺陷。因此，本文将尝试引入自适应调整的惯性权重和动态学习因子对标准的粒子群算法进行改进，进而应用改进的粒子群算法(IPSO)对ESN的部分随机连接权值进行优化，进一步提升ESN的预测精度。 3.1. 标准粒子群算法 粒子群优化算法是美国心理学家Kennedy和电气工程师Eberhart受鸟类觅食行为的启发，于1995年提出了粒子群优化算法。PSO是一种基于群体智能的全局随机寻优算法，它模仿鸟类的觅食行为，将问题的搜索空间类比于鸟类的飞行空间，将每只鸟抽象成为一个粒子，用以表征问题的一个候选解，所需要寻找的最优解等同于要寻找的食物。算法为每个粒子给定位置和速度，每个粒子通过更新速度来更新其自身的位置。通过迭代搜索，种群可以不断地找到更好的粒子位置，从而得到优化问题的较优解。 粒子群优化算法的原理：在维度为D的解空间中有n个飞行粒子，每个飞行粒子的状态可用位置向 量和飞行速度向量进行描述。假设向量 X i = ( x i 1 ， x i 2 ， ⋯ ， x i d ) 为飞行粒子i当前的位置，向量 V i = ( v i 1 ， v i 2 ， ⋯ ， v i d ) 为飞行粒子i当前的飞行速度，其中 1 ≤ i ≤ n ， 1 ≤ d ≤ D 。定义适应度函数，计算每一个飞行粒子的适应度值，根据适应度值大小选取飞行粒子个体当前的最优位置 P i = ( p i 1 ， p i 2 ， ⋯ ， p i d ) 。同时进行信息共享，筛选出整个种群当前的最优位置 P g = ( p g 1 ， p g 2 ， ⋯ ， p g d ) 。当算法开始运行时，对飞行 粒子的位置和飞行速度进行初始设置，利用以下公式对飞行粒子状态进行更新： V i d ( t + 1 ) = w V i d ( t ) + c 1 r 1 ( P i d ( t ) − X i d ( t ) ) + c 2 r 2 ( P g d ( t ) − X i d ( t ) ) ， X i d ( t + 1 ) = X i d ( t ) + V i d ( t + 1 ) ， (4) 其中常数w为惯性权重，其大小对算法的全局搜索能力和局部搜索能力有较大的影响；常数 c 1 和 c 2 分别为认知因子和社会因子，分别表示粒子对自身和整个群体的认知； r 1 和 r 2 为 [ 0 ， 1 ] 之间的随机数。 3.2. 惯性权重的改进 在标准的PSO中，惯性权重w的取值对粒子的速度大小有着很大的影响。w取值较大时，虽然粒子全局搜索能力强，但是收敛能力变差。w取值较小时，容易导致局部搜索能力变小，最终陷入局部最优。因此，本文将采取(5)式的非线性变化权重进一步提升PSO的搜索性能。 w = w min + ( w max − w min ) × e 1 − t max t max − t + 1 . (5) 其中 w max 和 w min 为最大和最小的惯性权重， t max 为最大迭代次数，t为当前迭代次数。当t较小时，w接近 w max 且w的减少速度也比较慢，这保证了算法的全局寻优能力；随着t的增大，w非线性递减，并且随w的减少速度迅速增加，保证了算法的局部寻优能力。从而使算法灵活的调整全局寻优能力和局部寻优能力。 3.3. 学习因子c 1 和c 2 的改进 在标准的PSO中，学习因子 c 1 和 c 2 设置为固定的常数。因此，在整个迭代的过程中粒子受到个体信息和群体信息的影响是不变的。因此，在后期搜索阶段粒子的位置缺乏多样性，容易陷入局部最优和收敛速度慢等问题。因此引入了动态学习因子的方法 [ 21 ]，改进的 c 1 和 c 2 如下： c 1 ( t ) = 1 − ln 2 ⋅ ( t t max ) ， c 2 ( t ) = 1 + ln 2 ⋅ ( t t max ) . (6) 其中 t max 为最大迭代次数， W i n 为当前迭代次数。学习因子 W 随迭代递减，而学习因子 W b a c k 随迭代递增。因此，在迭代的前期，粒子主要受到个体信息的影响，这有助于增加种群的多样性；在迭代的后期，粒子主要受群体信息影响，这有助于粒子向全局最优解靠近，获得最优解。 3.4. 基于IPSO优化的ESN的训练流程 基于IPSO优化的ESN模型(ESN-IPSO)的训练过程分为以下几个步骤： Step 1. 数据预处理。为消除量纲，提升模型的收敛速度和预测精度，对原时间序列数据进行归一化处理。 Step 2. ESN权值初始化。将ESN的权重进行随机赋值。 Step 3. 选择优化权值。选择的权值包括：从输入到隐藏( W i n )、隐藏到隐藏( W )和输出到隐藏( W b a c k )连接的部分的权值。为了保持ESN的独特性，节约计算成本，建议选择少量的权值。 Step 4. 优化选择权值。将选择的权值构成粒子群，利用改进的粒子群算法对选择权值进行优化。 Step 5. ESN的输出权值训练。在Step 4确定的权值下，对ESN网络中的输出权值进行训练。
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user: 4. 数值仿真实验 为验证所提ESN-IPSO模型的有效性，本文选择Mackey-Glass时间序列、非线性自回归滑动模型(NARMA)和Lorenz时间序列进行仿真实验，并与标准的ESN模型和标准粒子群优化的ESN模型(ESN-PSO)进行数值仿真比较。 4.1. 实验的性能评估标准与模型参数设置 本文利用均方根误差(Root Mean Square Error， RMSE)对模型预测性能进行评估，RMSE的定义如下： RMSE = 1 k ∑ t = 1 k ( y ^ t − y t ) 2 . (7) 其中 y ^ t 和 y t 分别表示t时刻的预测值和真实值，k表示预测值的个数。 在数值模拟中，储备池的规模设置50，输入单元的数目和输出单元的数目均设置为1。 W i n ， W 和 W b a c k 的连通性分别为1，0.1和0.1。对于IPSO，设置最大惯性权重 w max 和最小惯性权重 w min 分别为0.9，0.4，粒子的数量n为10，最大迭代次数 t max 设置为50。 4.2. 仿真算例 在深度学习中，对数据集进行归一化操作是非常有必要的预处理步骤。因为归一化操作不仅可以消除量纲，将数据统一到相同的尺度上，还可以提升模型的收敛速度和预测精度。本文利用归一化将原始时间序列变换到 ( 0 ， 1 ) 范围之间，归一化函数可表示为： x * = x − x m e a n x max − x min . (8) 其中 x * 为归一化的标准时间序列，x为原始时间序列， x mean 为原始时间序列的均值， x max 为原始时间序列的最大值， x min 为原始时间序列的最小值。 数值模拟中，使用500个数据样本作为训练数据集，500个样本作为测试数据集。为避免预测结果的随机性，独立运行实验10次，取10次运行结果的平均值作为最终的预测结果，以保证实验结果的可靠性。 4.2.1. Mackey-Glass时间序列 Mackey-Glass时间序列是时间序列预测常用基准之一，具有很强的代表性，已多次被用来测试ESN网络的预测性能。Mackey-Glass时间序列的产生模型可描述如下： d x ( t ) d t = a x ( t − τ ) 1 + x c ( t − τ ) b x ( t ) . (9) 其中参数 α = 0.2 ， b = 0.1 和 c = 10 ， τ 为可调参数。当 ( τ > 16.8 ) 时，系统(10)呈现混沌运动状态，在文献中 τ 经常被设置为17或30。预测结果和预测误差如图2和图3所示，表1和表2列出了ESN-IPSO模型和其他模型的预测结果对比。 图2. Mackey-Glass时间序列预测( τ = 17 ) Table 1 Model error compariso Method RMSE ESN 4.03e−03 ESN-PSO 2.97e−03 ESN-IPSO 9.27e−04 表1. 模型误差对比 图3. Mackey-Glass时间序列预测( τ = 30 ) Table 2 Model error compariso Method RMSE ESN 9.01e−02 ESN-PSO 5.11e−03 ESN-IPSO 2.31e−03 表2. 模型误差对比 从图2，图3中可以看出，ESN-IPSO对Mackey-Glass时间序列的预测取得了较好的结果，不仅能够预测时间序列变化的趋势，且真实值和预测值之间的误差较小，说明本文提出的模型取得了较高的预测精度。从表1中可以看出，ESN-IPSO模型达到了最佳性能，其RMSE值9.27e−04。同时，ESN-IPSO的预测精度分别比ESN，ESN-PSO提升77%，69%。从表2中可以看出，ESN-IPSO模型具有最小的RMSE误差值，这意味着它在本次的Mackey-Glass预测任务中具有最佳的泛化性能。同时，与原始ESN，ESN-PSO相比，ESN-IPSO的预测精度分别提高了97%，54%。显然，通过IPSO算法优化ESN部分随机连接权值，模型的性能得到了一定的提高。 4.2.2. 非线性自回归滑动模型(NARMA) NARMA是广泛应用于ESN测试的混沌时间序列之一。NARMA序列的特点是其不可预测的复杂性，以及高度的混乱性和输入的非相关性。其动力学方程式，如下式所示： y ( t + 1 ) = c 1 y ( t ) + c 2 y ( t ) ∑ i = 1 k y ( t − i ) + c 3 x ( t − ( k − 1 ) ) x ( t ) + c 4 . (10) 其中的 y ( t ) 和 x ( t ) 分别是系统在时间t时的输出和输入，常数 c i 设置为0.3，0.05，1.5和0.1。常数k决定了NARMA的复杂性，本论文k取值为30。数据预处理后，用ESN-IPSO模型进行训练和预测，预测结果和预测误差如图4所示，表3列出了ESN-IPSO模型和其他模型的预测结果对比。 图4. NARMA时间序列预测( k = 30 ) Table 3 Model error compariso Method RMSE ESN 1.96e−01 ESN-PSO 1.17e−02 ESN-IPSO 4.35e−03 表3. 模型误差对比 图4所显示的NARMA时间序列预测结果很好地表现了ESN-IPSO的预测性能，在测试集上，模型的预测结果误差较小，精度较高，非常接近真实值。从表3也可以看出，ESN的RMSE值最高，为1.96e−01。而所提出的ESN-IPSO模型的RMSE值最低，为4.35e−03。同时，与ESN和ESN-PSO模型相比，ESN-IPSO的预测精度分别提高了98%和63%。说明本文提出的模型预测精度高，预测性能较好。 4.2.3. Lorenz吸引子 作为一个最经典的混沌模型，Lorenz系统的研究纵贯整个混沌科学的发展，几乎与所有混沌科学的重要发展都密切相关。因此Lorenz系统的研究对整个非线性科学的发展具有重要的意义。Lorenz混沌系统基本形式如下： d x d t = α ( y − x ) ， d y d t = − y − x z + γ x ， d z d t = x y − b z . (11) 其中在 α = 10 ， γ = 28 和 b = 8 / 3 时呈现混沌态。对Lorenz系统的时间序列 x ( t ) 经过数据预处理后，用ESN-IPSO模型进行训练和预测，预测结果和预测误差如图5所示。表4则列出了ESN-IPSO模型和其他模型的预测结果对比。 图5. Lorenz-x(t)时间序列预测 Table 4 Model error compariso Method RMSE ESN 2.69e−02 ESN-PSO 2.01e−03 ESN-IPSO 1.08e−03 表4. 模型误差对比 从图5中可以看出，ESN-IPSO模型在Lorenz-x(t)时间序列的预测上仍然具有较好的表现，能够很好地预测序列的变化趋势。从表4中也能看出，在Lorenz样本集上本文提出的ESN-IPSO模型表现依然出色，且ESN-IPSO的预测性能明显优于ESN，ESN-IPSO模型。
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user: 5. 结论 本论文针对不同的时间序列，利用改进的粒子群算法来动态选择回声状态网络的部分随机权值，以适应不同时间序列的动力学特性，从而提高预测精度和泛化性能。对于标准的粒子群算法有两方面改进，一是对粒子群算法的权值进行改进，二是对粒子群算法的学习因子进行改进。对三组常见的混沌时间序列进行预测，仿真实验结果表明本文所提出的预测模型对ESN-PSO和ESN有了很大的改善，具有较高的预测精度。值得注意的是本文使用的是基本结构的回声状态网络，其自身性能可能会受到一定的限制。在未来，可以研究使用其他更加有效的元启发式算法优化具有复杂结构的回声状态网络的随机连接权值矩阵，进一步提升回声状态网络的性能。
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user: 摘要 幻阵是具有限定条件的矩阵，其在组合设计、工程安排及统计学中都有着十分重要的应用。幻阵一词首次使用已无从查考，但自从幻阵概念开始使用至2000年，幻阵只是一个符号，但对于其理论并未做深入的工作，在此前提下，利用矩阵结合公式化的条件及限定集合给出各类幻阵的规范化定义。
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user: 1. 引言 由于幻方界的专家们对于幻阵定义的规范性重视不够，因而造成其它学科或者数学分支的专家及幻方爱好者对幻方界褒贬不一，为了改变这种状态，刘娟娟等在2018年的《第二届国际幻方论坛》上提出了文献 [ 1 ]，并在会议结束后将建议提交国家自然科学科学名词审定委员会办公室，同时在对幻方界的科学名词术语进行科学规范化的同时，也将对科学名词的定义进行规范化。以下是在对现有文献 [ 2 ] - [ 15 ] 中定义的基础上归纳总结后，根据概念规范化的原则，对相关定义进行补充及完善并形成完整的规范化定义。在下文中将对和幻阵、积幻阵及和积幻阵的相关定义分别给出其规范化的形式。
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user: 摘要 操纵证券市场罪的行刑衔接问题源于其作为法定犯的双重违法性，现行法律的规定又引发了“出行入刑”标准的思考。“量的区分说”已成为区分操纵证券市场行为构成行政违法或刑事犯罪的理论支撑，但该学说的内涵未在现行法律制度中完全体现。在操纵证券市场行为认定的行刑衔接问题上正确适用“量的区分说”，其关键在于结合个案客观考量操纵行为对法益的侵害是否达到紧迫、具体的危险程度。
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user: 1. 问题的产生 对于操纵证券市场行为的有效制裁，当以行政违法而论不足以起到有效的惩罚与保护作用时，则必然需要由刑法介入。处理好操纵证券市场行为中的行刑衔接问题是认识操纵证券市场行为可罚性的关键，也是正确认定操纵证券市场罪并对其做出合理处罚的前提。操纵证券市场罪同时具有行政违法性和刑事可罚性的双重属性，而将某种操纵市场的行为从行政违法上升至刑事犯罪行为，这其中所存在的行刑衔接问题，正是源于操纵证券市场罪作为法定犯的双重违法性。 (一) 行刑衔接问题源于法定犯的双重违法性 一般而言，证券犯罪属于法定犯的范畴，操纵证券市场犯罪作为证券犯罪的类型之一，同样属于法定犯，而与自然犯相对。法定犯齐具了行政违法性和刑事违法性的双重属性，具有二次违法性特征 [ 1 ]。严重的操纵市场行为首先违反了证券法等行政法规的规定，从而需要由证券监督机关进行查处与惩罚 1 ；进而触犯了刑法，需要由司法机关进行制裁。 行政处罚与刑事制裁的依据不尽一致。实施行政处罚的原因在于行为人违反了行政法律、法规，从实质上侵害了行政法所保护的行政关系，对社会具有一定的危害性，但该危害性并未达到极其严重的程度，因此行为人所实施的行为也尚未构成犯罪。而施行刑事制裁需要兼顾到行为的社会危害性、刑事违法性与刑罚当罚性，以谦抑性为指导原则，对犯罪行为进行惩处。对操纵证券市场行为来说，将其以刑事犯罪进行制裁，必然需要分析该行为是否对证券交易秩序及市场经济造成了极大影响(社会危害性)、是否为刑法明文列举的行为类型或可以归为“其他操纵市场的行为”(刑事违法性)并需要动用刑罚加以处罚(刑罚当罚性)。因此，行政责任和刑事责任的承担不能相互替代。一方面，作为已经构成操纵证券市场罪的行为，不能够以行政处罚来代替刑事制裁，即以罚代刑，另一方面，也不能够无限扩大刑法的介入范畴，刑罚作为最为严厉的制裁手段只有在其他法律无力起到有效惩罚作用时才应得以适用。 然而，在司法实践中，因操纵证券市场罪作为法定犯所引发的“以罚代刑”或“泛刑事化”倾向时有存在，较为普遍的是以罚代刑现象。在中国证券监督管理委员会官网的信息公开平台以“操纵证券”为关键词在“行政处罚决定”体裁文种中进行检索，自2015年1月1日至今(2021年7月1日)，证监会公开的对于操纵证券市场类案件的处罚为88起 2 ，而根据中国裁判文书网所公开的涉及操纵证券、期货市场罪的刑事判决书，自2015年1月1日至今，仅可查阅到10起案件 3 。虽然不排除某些操纵证券、期货市场罪的刑事判决书未在中国裁判文书网公开的可能性，但将操纵证券市场行为行政处罚案件的数量与目前所知的移送刑事审判案件的数量相比较，可以看出，行政执法数量与刑事执法数量差距十分悬殊，这已引起关于以罚代刑问题的质疑，也即在大量未进行刑事处罚的操纵证券市场行为中，存在着一部分将行政处罚取代刑事司法作用的现象 [ 2 ]。有案必移是法律与司法实践的强制原则性规定，而有案不移、有案难移、以罚代刑等现象涉及到了操纵证券市场行为的行刑衔接问题 [ 3 ]，源头在于操纵证券市场罪作为法定犯的双重违法性。 (二) 现行法之规定引发对“出行入刑”标准的思考 对于操纵证券市场罪的规定，体现在《刑法》第一百八十二条中。该条文规定了符合连续交易、约定交易、洗售操纵等行为在情节严重的情况下应以操纵证券市场罪论处，同时，第一百八十二条的第七款作为兜底条款为其他操纵市场行为类型提供了拓展空间。操纵证券市场罪具有法定犯的行政、刑事双重违法性，因而判断操纵证券市场行为是否构成犯罪完全取决于其是否达到《刑法》第一百八十二条中规定的“情节严重”。由于刑法对操纵证券市场罪的规定条文较为简单，并未明确操纵市场行为由行政违法上升为刑事犯罪的具体标准所在，2019年６月18日，最高人民法院与最高人民检察院发布了《关于办理操纵证券、期货市场刑事案件适用法律若干问题的解释》(以下简称《司法解释》)。该解释采用了数额加情节的混合认定模式来为操纵证券市场行为拟定入罪标准。其中的“数额”为犯罪数额，包括行为数额和结果数额，与之对应的是成交量和违法所得数额，如《司法解释》第二条第三项规定，证券交易成交额为一千万元以上的操纵证券市场行为构成“情节严重”、第七项规定了违法所得数额在一百万元以上的构成“情节严重”。其中的“情节”包括特定身份、行政处罚与刑事责任追究历史、市场情况、行为人被调查状态等 [ 4 ]。比如《司法解释》中规定，在达到违法所得数额五十万的基础上，另有指定情节如“曾经因操纵证券市场行为受过刑事追究”，构成《刑法》第一百八十二条的“情节严重”。 《司法解释》所设立的操纵证券市场行为“出行入刑”的标准，应当说是具有一定可行性的。一方面，具体设置一定入罪数额，从而使“出行入刑”的标准在客观上得以明晰；另一方面，在拟定犯罪数额的基础上辅以特定入罪情节，从而规避了唯数额论的弊端，以防止对某些刚达到入罪数额但明显不具备严重情节并有出罪可能性的情形进行定罪。是否能够因此认为，解决操纵证券市场行为认定的行刑衔接问题的思路，仅在于把握《司法解释》中所列举的数额？实际上，数额并非是在处理行刑划分问题时需要考虑的唯一因素。操纵证券市场行为之所以能够“出行入刑”，是由于相对于操纵市场的违法行为而言，操纵证券市场罪具有更高的可谴责性，而这种高度可谴责性并非在所有场合下都能够由数额表现。举例而言，当将违法所得数额作为入罪标准时，违法所得数额越高，并不意味着操纵行为的可谴责性就会越强。同样的违法所得数额，可能经由行为人一次操纵市场即得，也可能是多次操纵市场的结果，而多次操纵证券市场的可谴责程度也许远远高于一次操纵。 由此观之，仅将《司法解释》中列举的犯罪数额解读为行刑衔接的标准存在不足，究竟应当以何种方式对操纵证券市场行为认定的行刑衔接问题做出更完整的解释，可从处理行刑衔接问题的理论出发进行思考。
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user: 2. 处理行刑衔接问题之理论聚讼 “质的区分说”、“量的区分说”、“质量区分说”是对于处理行刑衔接关系问题的三种思考。这三种学说的产生原因、理论依据有所不同，因此在解释行政违法与刑事犯罪的关系时，各自内容有所差异。 (一) 质的区分说 “质的区分说”是德国的传统理论，以德国法学家郭特希密特为代表。在此学说下，“质”的区别主要表现为社会伦理价值上的区别 [ 5 ]。“质的区分说”的具体内容在于，行政违法与刑事犯罪二者之间存在着本质的差异，这种质的区别在于二者所损害的利益有所不同。行政违法所损害的利益是行政法律法规所保护的利益，即行政利益，它的本质在于，行政违法行为是对行政命令的不服从，损害了行政法的权威，侵犯了某种特定利益，破坏了行政秩序。与之不同，刑事犯罪所损害的利益是社会普遍利益，表现为社会伦理的谴责，从表面看来是对刑法的不服从，而实质上则侵犯了整个社会所维护的伦理价值，事关人们的普遍利益，并非是一种特定的利益 [ 6 ]。因此，在“质的区分说”下，行政违法与刑事犯罪从根本上属于不同性质，存在着质的区别。正是基于该种理论，在刑事司法实践中，对于法定犯操纵证券市场罪的判断，必须具有刑事上的独立性，应依据刑法及相关司法解释的规定来判断某一行为是否符合操纵证券市场罪的构成要件，而不应因证券法等行政法上的认定影响到刑事上的判断。 “质的区分说”所产生的疑问在于，在判断某一行政违法行为是否构成犯罪时，法官应采用何种独立判断方式来认定该行为的刑事违法性？由于“质的区分说”下，行政违法与刑事犯罪的区别主要在于行为损害的利益是否为社会普遍利益、是否败坏整个社会伦理价值，是否能够以此作为判断标准？通说认为，这并不恰当。“社会普遍利益”、“社会普适伦理价值”的概念是不确定的，它们的内容因社会的多元化、复杂性与时代的变迁而难以确定，且变动频繁 [ 7 ]。基于此，“质的区分说”很难成为处理操纵证券市场行为行刑衔接问题的理论依据。 (二) 量的区分说 德国理论界中，对于处理行刑衔接问题占据主要地位的学说为“量的区分说”。与“质的区分说”相反，“量的区分说”不承认行政违法与刑事犯罪存在质的差异，二者只是在不法程度上存在差别 [ 8 ]。它认为一个行为从行政违法上升到刑事犯罪的标准在于，该行为已超出某个“量”，从而从行政违法行为跃居成为刑事犯罪。“量的区分说”之所以成为解决行政违法与刑事犯罪衔接问题的主要理论，其原因主要在于，“量的区分说”考虑到了法定犯的双重违法性问题。正如上文所述，相比于普通的操纵市场违法行为，构成操纵证券市场罪的行为具有更高的可谴责性，其不法程度达到了需要由刑法制裁的程度。通俗而言，相比于仅受到行政处罚的操纵市场行为，构成操纵证券市场罪的行为达到了更为严重的程度，这种严重程度表现为，操纵市场的犯罪行为相比于违法行为多出了具有高谴责性的一定“量”，若能够明确这多出的“量”，那么从理论上，操纵证券市场行为的行刑处罚界限便得以明晰，这正是判断操纵证券市场罪作为法定犯双重违法性的特殊之处所在，而“量的区分说”考量到了这种特殊性。法定犯的特殊性决定了操纵证券市场行为涉及到的证券交易行为具有很强的专业性，需要结合《证券法》等法律法规进行判断，而判断刑事违法性则必须参照该类规定 [ 9 ]。在第一层次，对行政违法性做出判断，在第二层次，对刑事违法性做出判断，并且后者在很大程度上需要参考前者 [ 10 ]。 对于“量的区分说”，也存在部分质疑。有观点认为，既然行政违法上升到刑事犯罪仅存在“量”的差异而不存在“质”的区别，那么行政认定的结论与根据则可以直接适用于刑事认定上。然而，当判断某一行政违法行为是否构成犯罪时，行政认定只具有作为犯罪线索的作用，对犯罪行为的判断要秉持独立判断原则，基于刑法上的构成要件和案件事实做出刑事认定，因而不得直接将行政责任的认定作为刑事责任认定的结论与依据 [ 11 ]。实际上，将行政认定等同于刑事认定是对“量的区分说”的一定曲解。采取“量的区分说”并非意味着将行政认定与刑事认定相等价，只是肯定了行政认定在刑事认定中的参考作用。操纵证券市场罪作为法定犯，其首先具备的是行政违法性，在判断刑事违法性时，也无法绕开对其行政违法性的审视。正基于此，在认定操纵证券市场行为是否构成犯罪时，《证券法》具备了前置法的地位，因而刑事司法机关在认定犯罪行为时，也需要对证监会做出的行政处罚等认定意见进行充分的参考，继而依据《刑法》对该行为做出刑事上的独立判断。 (三) 质量区分说 “质量区分说”是“质的区分说”与“量的区分说”的折中学说。其在认为行政违法与刑事犯罪存在质的区别之余，也为二者存在量的区别留下了余地。该学说并未得以采纳的原因依旧在于“质的区分说”本身存在的判断标准模糊的问题，即上文所论述的社会伦理价值的不确定性。实际上，对判断某种行为构成违法行为或犯罪行为，并不存在界限清楚的质量性区别 [ 12 ]。“质量区分说”将“质的区分说”与“量的区分说”相结合，看似为解决行刑衔接问题提供了更为全面的思考角度，却无法回避“质的区分说”自身所存在的缺陷，这无形中为行刑衔接问题的解决增添了难度。 由此可见，对于处理行政违法与刑事犯罪的关系，通过分析“量的区分说”、“质的区分说”与“质量区分说”，可以肯定，“量的区分说”应当作为解释该问题的理论指引。对于解决操纵证券市场行为认定的行刑衔接问题而言，也应当在“量的区分说”下进行。
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user: 3. “量的区分说”下操纵证券市场行为的行刑界分 现行法律在认定操纵证券市场行为的行刑衔接问题时，是以“量的区分说”为指导的。《刑法》第一百八十二条规定了操纵证券市场罪需要达到“情节严重”，“情节严重”所指向的，正是操纵证券市场行为作为行政违法与刑事犯罪行为“量”上的区别。为将这种“量”上的区别具体化，《司法解释》拟定了一定犯罪数额来确定操纵证券市场罪的入罪门槛。然而，由于《司法解释》中所列举的犯罪数额并不足以作为操纵证券市场行为行刑界分的标准，对“量的区分说”的理解也不应仅仅局限于以数额标准划分行政违法与刑事犯罪。从该意义上来说，在处理操纵证券市场行为认定的行刑衔接问题时，仅依据现行法对入罪数额的规定，并不能完全释明“量的区分说”并将其正确适用于解决行刑衔接的问题上，现行法对“量的区分说”的体现是不完全的。在数额标准之外，需要采用一个更上位的概念作为指引，进一步加深对“量的区分说”的理解并将其正确适用于操纵证券市场行为认定的行刑衔接问题。 我国对证券违法与证券犯罪分别规定在不同法律中，采取的是违法与犯罪二元论体系，二者在法律条文中对操纵证券市场罪的规定完全相同，因此在处理行刑衔接问题上，必须要坚持形式解释与实质解释相结合 [ 13 ]，一方面对法律的明文规定进行解释，另一方面则需要从法益侵害性的角度来把握操纵证券市场罪，以合理区分其与操纵市场行政违法行为。要在“法益”这个大概念的指引下，正确适用“量的区分说”，以解决操纵证券市场行为认定的行刑衔接问题。 (一) 操纵证券市场罪所保护的法益 操纵证券市场犯罪所保护的法益，包括了集体法益与个人法益。集体法益与个人法益分别对应了证券市场的管理秩序与投资人的利益，其中集体法益应当作为操纵证券市场罪主要保护的法益。对操纵证券市场行为人与市场关系的判断影响到了操纵证券市场罪法益的确定。一说认为，行为人与市场的关系在于欺诈，行为人操纵市场的行为就是针对市场中“其他投资者”的欺诈，操纵的结果是扭曲了证券市场真实的交易价格与交易量、阻碍了通过市场机制价值形成的正常过程，使其他投资者只能观察到操纵力量下被扭曲的虚假市场交易情况 [ 14 ]。在这种观点下，应当认为操纵证券市场罪保护的是市场中其他投资者的个人利益。然而，欺诈需要有明确、具体的对象，“其他投资者”是一个笼统的概念，并不能作为明确的被欺诈的个体，操纵行为并不针对证券市场的其他投资者，而其他投资者因操纵行为得到的虚假市场信息从而使个人利益受损，这只是操纵行为的间接结果。此外，如果承认无欺诈对象也能成立欺诈行为，便会颠覆欺诈行为需要存在被骗人的传统理论 [ 4 ]。实际上，行为人与市场的关系可以直接理解为操纵关系，操纵行为所指向的客体是证券市场应当具备的公平、公正、公开的市场管理秩序 [ 15 ]。从《刑法》第一百八十二条“影响证券交易价格或交易量”、“操纵证券价格”的表述中也可以看出，操纵证券市场行为所造成的最终危害在于整个证券交易市场行情的非正常波动，导致的是市场管理秩序的混乱。固然，在行为人操纵市场的过程中，存在一定的欺诈投资者的因素，但操纵证券市场行为之所以能够被纳入刑法规制的范围内，归根到底是由于其破坏了证券市场的正常管理秩序 [ 16 ]，而投资者利益受损只是证券市场管理秩序受到破坏的体现。因此，不能认为操纵证券市场罪主要保护的法益是个人法益，而应是集体法益。 (二) 操纵证券市场罪的法益侵害程度 在明确操纵证券市场罪所保护的法益基础上，进一步认定法益侵害程度是有必要的。刑法理论上存在着危险犯与结果犯这一对概念。对操纵证券市场罪来说，其构成危险犯或是结果犯关系到操纵行为达到何种法益侵害程度时才应以刑事犯罪处理的问题，换言之，正确适用“量的区分说”以对操纵证券市场行为做出行刑划分，除了以法律规定的数额作为标准，还需要认定操纵行为对法益的侵害程度。 有观点认为，操纵证券市场犯罪应归属于结果犯，原因在于《刑法》第一百八十二条及《司法解释》中皆出现了某一类操纵市场行为“操纵证券交易价格或交易量”、“影响证券交易价格或交易量”的表述模式，由此认为只有当操纵行为在交易市场上造成了实际影响时才应当认定为犯罪，也就是行为已经对法益造成了实际损害时方构成操纵证券市场罪。秉持该种观点将在实践中造成一定的认定困境。构成结果犯则意味着操纵证券市场的行为与市场行情变动的结果之间存在因果关系，若未出现行为人所预期的变动结果，或变动结果在客观上是其他市场因素所致，与操纵行为并无实际因果关系，则无法将操纵行为入罪。然而去证明操纵证券市场的行为与市场行情变动的结果之间存在因果关系在实际操作上是十分困难的，因为证券交易市场的行情往往千变万化，存在众多的不确定因素，而行为人的操纵因素往往只是最终形成证券市场交易价格、交易量相对时间内定值的一个因素，要证明该因素对结果所起到的作用程度，实在勉为其难 [ 17 ]。所以，操纵证券市场罪不宜认定为结果犯，将其认定为危险犯更为合理，并且只有当其构成具体危险犯，即操纵行为具有对法益的紧迫、具体危险时，该行为才应当定性为刑事犯罪。 从证监会颁布的《证券市场操纵行为认定指引》(以下简称 《认定指引》)中，可为操纵证券市场罪构成具体危险犯提供合理化根据。根据《认定指引》第14条第1款规定，“影响证券交易价格或者证券交易量”，是指操纵行为导致了证券交易价格、交易量异常，或形成了虚拟的价格水平、交易量水平。而《认定指引》在第14条第２款又明确指出，“致使”是指：操纵行为是导致证券市场行情异常的重要原因。这充分表明，操纵证券市场行为若作入罪处理，操纵行为只需构成证券市场行情异常变动结果的一大因素、存在左右市场行情的可能性即可 [ 18 ]，只要求该行为导致证券市场非正常管理秩序的危险状态，而并不要求造成实际的法益损害结果。基于法定犯的双重属性，将《认定指引》的精神应用于刑法领域，则应肯定操纵证券市场罪的具体危险犯地位。此外，《司法解释》中对“情节严重”的具体规定也充分体现了操纵证券市场罪具体危险犯的性质。《司法解释》对操纵证券市场行为入罪的要求，包括行为人的持股量、成交量、撤回申报量等数量或数额上的种种规定。这些规定都是对行为人操纵证券市场行为本身所达成的数量或数额的要求，难以理解为是对操纵行为所造成的实际危害结果的具体描述——行为人的持股量、成交量、撤回申报量等数据并不足以直接说明证券市场行情非正常波动的结果，因此也无法表明证券市场的管理秩序受到了实际损害。只要操纵行为本身达到一定数量或数额要求，即认定该行为对证券市场的管理秩序存在紧迫、具体的危险，构成操纵证券市场罪，而无需判断行为是否对证券市场行情造成了实际的不利后果。