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    實驗室建設(shè)項目績效評價模型的研究與設(shè)計

    2010-08-24 02:57:00柴美娟
    關(guān)鍵詞:人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值績效評價

    柴美娟

    (浙江工商職業(yè)技術(shù)學(xué)院,浙江 寧波 315012)

    隨著高等教育的飛速發(fā)展,作為高校辦學(xué)三大支柱之一的實驗室也得到了快速發(fā)展。各高校在實驗室建設(shè)的投入逐年增加,各級政府和行業(yè)主管部門也有專項資金用于實驗室建設(shè)。如何提高資金使用效益,如何對已建實訓(xùn)室績效進行客觀、科學(xué)地評價,已成為各高校實驗室工作中十分重要且亟待解決的問題。

    但現(xiàn)有實驗室績效評價方法指標體系存在著一些問題,如不夠完善,評價中的主觀性和片面性問題無法避免。而在研究和設(shè)計實驗室績效評價指標體系的基礎(chǔ)上,建立基于BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實驗室項目績效評價模型或許是一個不錯的解決途徑。實際應(yīng)用表明,該模型較全面地考慮了實驗室項目的各種績效指標,評價結(jié)果較現(xiàn)有傳統(tǒng)評價方法更為有效、客觀。下面進行具體分析。

    1 實驗室項目績效評價體系的構(gòu)建

    所謂績效評價,是指運用一定的技術(shù)方法,采用特定的指標體系,依據(jù)統(tǒng)一的評價結(jié)束符,通過分析,對業(yè)績和效益做出客觀而標準的綜合,真實反映現(xiàn)時,預(yù)測未來發(fā)展前景的管理控制系統(tǒng)。從實驗室建設(shè)項目績效評價來看,其評價體系主要可分為兩部分:一部分為業(yè)務(wù)指標,另一部分為財務(wù)指標。業(yè)務(wù)指標主要從項目目標設(shè)定情況、目標完成程度、資產(chǎn)配置與使用、學(xué)校和社會效益和可持續(xù)影響等方面進行評價。財務(wù)指標主要從項目資金落實情況、實際支出情況、財務(wù)管理狀況等方面進行分析和評價。因此,本文在實驗室績效評價體系的構(gòu)建中,綜合考慮體系的實際操作性、兼容性和重點性等因素的前提下,提出了兩大指標,多級分項指標的績效評價指標體系和標準。具體內(nèi)容如表1所列:

    表1 實驗室建設(shè)項目績效評價指標及標準

    2 實驗室項目績效評價模型的建立

    2.1 BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法在實驗室項目績效評價模型中的引入

    傳統(tǒng)的實驗室項目績效評價一般采用專家評價法,由學(xué)?;蛑鞴懿块T組織專家組對所申報項目的各評價指標進行打分,然后使用加權(quán)平均法求出該項目的總體評價分,以評價分的高低來表示項目績效的好壞。

    傳統(tǒng)的評價方法有一個比較突出的缺點,即各評價指標的權(quán)重是人為設(shè)定,各指標對評價總分的影響完全憑人為經(jīng)驗確定,這種評價結(jié)構(gòu)易受評價人員主觀意識的影響和經(jīng)驗、知識的局限,帶有主觀性和片面性。

    人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是由大量稱為神經(jīng)元的簡單信息廣泛連接組成的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò),用于模擬人類大腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和行為。近年來,人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評價方法以其特有的優(yōu)點——自學(xué)習(xí)、自組織、自適應(yīng)能力,克服了主觀因素的不足,因此,被越來越廣泛地用于項目評價方面。

    應(yīng)用BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對實驗室項目績效進行評價的基本思想是:把用于描述項目績效的各評價指標值作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入向量,將代表相應(yīng)績效評價結(jié)果的量值作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出,建立一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。使用網(wǎng)絡(luò)前,用一些典型的已驗收完成實驗室項目樣本訓(xùn)練這個網(wǎng)絡(luò),使它所特有的權(quán)值系數(shù)經(jīng)過自適應(yīng)學(xué)習(xí)后得到正確的內(nèi)部關(guān)系,訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可用于其他實驗室項目績效評審工作。

    BP網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過程由兩階段組成。第一步是正向傳播階段:將實驗室項目績效的各評價指標值作為輸入樣本從輸入層輸入,經(jīng)隱層處理后,傳向輸出層,如果在輸出層的輸出與期望的輸出(項目實際績效值)不符,則轉(zhuǎn)向第二步反向傳播過程。反向傳播過程是對連接權(quán)和閾值的修改,根據(jù)輸出層誤差值來修改與輸出層相連接的權(quán)值,然后再修改各層的連接權(quán)值和閾值。這種信號正向傳播與誤差反向傳播的各層權(quán)值調(diào)整過程是周而復(fù)始地進行的,直到網(wǎng)絡(luò)全局誤差小于預(yù)先設(shè)定的一個極小值為止。

    輸出層連接權(quán)值和閥值的調(diào)整公式如公式(1)所示:

    2.2 BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評價模型的建立

    在分析了實驗室項目績效評價指標與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特性后,就可以對該評價模型進行構(gòu)建,具體步驟如下:

    2.2.1 模型輸入向量的設(shè)計及量化。本文采用表1中的20個三級評價指標作為實驗室項目評價模型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入向量,輸入向量的量化區(qū)間為[0,1]。

    2.2.2 模型的輸出設(shè)計。本文把以上量化的20個點作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的輸入,最后從神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中希望得到是該項目的總體績效評價值,輸出結(jié)點為1個點,輸出向量的取值區(qū)間為[0,1]。

    2.2.4 傳遞函數(shù)確定。本模型中,整個網(wǎng)絡(luò)的輸入和輸出都是0-1之間的連續(xù)量,隱含層傳遞函數(shù)可采用tansig,輸出層傳遞函數(shù)可采用purelin。

    2.2.5 訓(xùn)練方法選擇。本模型為小型網(wǎng)絡(luò),在內(nèi)存足夠的情況下,采用較為常用的Levenberg-Marquardt訓(xùn)練方法trainlm()較為適合。

    經(jīng)過上述步驟,所建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu)如圖1所示:

    2.3 實驗室項目績效評價模型的實現(xiàn)

    在此采用MATLAB語言建立上述的網(wǎng)絡(luò)評價模型,然后使用表2中的20個訓(xùn)練樣本對該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進行訓(xùn)練,使得該模型的權(quán)值系數(shù)經(jīng)過自適應(yīng)學(xué)習(xí)后得到正確的內(nèi)部關(guān)系。表2中的訓(xùn)練樣本取自某高校20個已驗收實訓(xùn)室項目作為訓(xùn)練樣本,實驗室項目涉及建筑、信息電子、藝術(shù)、商務(wù)、模具等各類專業(yè)群。

    表2 實驗室建設(shè)項目立項評價表

    神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的測試:為驗證已訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)模型的有效性和實用性,選取另一所高校的20個已建實訓(xùn)室項目對該網(wǎng)絡(luò)進行測試,然后檢查神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出的評價目標值與實際績效值之間的誤差,其比較結(jié)果如表3所示。

    表3 網(wǎng)絡(luò)模型測試結(jié)果比較

    從表3可以看出,通過測試得到的網(wǎng)絡(luò)輸出值與實訓(xùn)室項目實際執(zhí)行后績效值非常接近,表明該網(wǎng)絡(luò)模型具有較好的通用性和有效性。

    3 結(jié)束語

    實驗室是培養(yǎng)人才、創(chuàng)造成果的重要基地,實驗室項目績效評價是對前期建設(shè)的一個總結(jié),也是后續(xù)建設(shè)和使用的開端。本文所研究和設(shè)計的基于BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實驗室項目績效評價模型,作為項目績效評價階段的一種輔助決策工具,能較客觀地對實驗室項目進行績效評價,輔助決策者決策,提高投資效益,使實驗室管理真正走上正規(guī)化、科學(xué)化、系統(tǒng)化的道路。

    [1]李岱素.提高實驗室投資效益的研究與實踐[J].科技管理研究,2007,(11).

    [2]潘蕾.提高實驗室投資效益的研究與實踐[J].實驗室研究與探索,2008,(2).

    [3]飛思科技產(chǎn)品研發(fā)中心.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論與MATLAB7實現(xiàn)[M].北京:電子工業(yè)出版社,2005.

    [4]周志華.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其應(yīng)用[M].北京:清華大學(xué)出版社,2004.

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