黃啟來,汲萬峰,趙 明
(海軍航空工程學(xué)院 軍事教育訓(xùn)練系,山東 煙臺 264001)
實驗器材是實驗教學(xué)保障體系的重要組成部分,高校必須儲備一定數(shù)量的實驗器材。然而,高校的保障經(jīng)費以及保管倉庫的容積都是有限的,所以只能以有限的保障經(jīng)費、有限的庫容,采購有限的器材[1]。如果儲備量過大,一方面將增加庫存保管費和保管場所維護費用,降低經(jīng)濟效益;另一方面,會降低器材的質(zhì)量,使器材陳舊、損壞,甚至因發(fā)霉、生銹而無法使用。反之,如果器材儲備過少,也會造成維修停工,甚至無法完成正常的教學(xué)任務(wù)。如果由于缺貨而需要臨時訂貨,更增加了附加的人力和費用,造成更大的損失。因此,對實驗器材的需求進行預(yù)測是科學(xué)籌劃實驗器材保障工作的基礎(chǔ)[2-3]。利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)可以對實驗室器材的需求量進行較好的預(yù)測。
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(artificial neural network,ANN)是由大量簡單的、高度互聯(lián)的處理元素(神經(jīng)元)所組成的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)計算系統(tǒng),它是在現(xiàn)代神經(jīng)科學(xué)研究成果的基礎(chǔ)上提出的,反映了人腦功能的若干基本特征,是模擬人工智能的一條重要途徑。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)既可以用硬件實現(xiàn),也可以用軟件實現(xiàn);既可以看作是一種計算模式,也可以看作是一種認知模式[4-5]。
BP網(wǎng)絡(luò),即誤差回傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(back-propagation neural network),它是一種無反饋的向前網(wǎng)絡(luò)。網(wǎng)絡(luò)中的神經(jīng)元分層排列,除了有輸入層、輸出層之外,還至少有一層隱含層,每一層內(nèi)神經(jīng)元的輸出均傳送到下一層(見圖1)。這種傳送由連接權(quán)來達到增強、減弱或抑制這些輸出的作用。除了輸入層的神經(jīng)元外,隱含層和輸出層神經(jīng)元的凈輸入是前一層神經(jīng)元輸出的加權(quán)和;每個神經(jīng)元均由它的輸入、活化函數(shù)和閾值來決定它的活化程度[6-8]。
BP網(wǎng)絡(luò)的工作過程分為學(xué)習(xí)期和工作期2部分。
學(xué)習(xí)期由輸入信息的正向傳播和誤差的反向傳播兩個過程組成。在正向傳播過程中,輸入信息從輸入層到隱含層再到輸出層進行逐層處理,每一層神經(jīng)元的狀態(tài)只影響下一層神經(jīng)元的狀態(tài)。如果輸出層的輸出與給出的樣本希望輸出不一致,則計算出輸出誤差,轉(zhuǎn)入誤差反向傳播過程,將誤差沿原來的連接通路返回。通過修改各層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的權(quán)值,使得誤差達到最小。經(jīng)過大量學(xué)習(xí)樣本訓(xùn)練之后,各層神經(jīng)元之間的連接權(quán)就固定了下來,可以開始工作期。
工作期中只有輸入信息的正向傳播。正向傳播的計算按前述神經(jīng)元模型工作過程進行。因此,BP網(wǎng)絡(luò)的計算關(guān)鍵在于學(xué)習(xí)期中的誤差反向傳播過程。此過程是通過使一個目標函數(shù)最小化來完成的。通常目標函數(shù)定義為實際輸出與希望輸出之間的誤差平方和(當(dāng)然也可以定義為熵或線性誤差函數(shù))[9-10]。
圖1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)示意圖
根據(jù)對實驗室保障情況的分析研究,影響器材需求的主要因素包括:
(1) 器材使用情況:使用時間越長、次數(shù)越多,器材發(fā)生故障的概率也越大,需求量就增加;
(2) 器材使用人員的技術(shù)條件:使用人員的水平高,正規(guī)操作次數(shù)多,對器材的損耗就小,需求量也會??;使用人員水平較差,非正常操作次數(shù)多,對器材的損耗大,需求量就會增大;
(3) 器材綜合性能:器材的制造工藝、產(chǎn)品質(zhì)量等也會對器材的消耗產(chǎn)生重要的影響,器材質(zhì)量越好,平均故障間隔時間越小,器材的需求量越??;
(4) 器材的采購的難易程度:器材易于采購,采購時間短,則器材的儲備量就不用太多;反之,器材采購困難,采購時間長,則儲備量就要相對多一些,需求量也就更高一些。
根據(jù)此原則,將實驗器材需求量L的主要影響因素歸納為6個指標,即:使用時間T、使用次數(shù)Y、綜合業(yè)務(wù)素質(zhì)差的使用人員在全體使用人員中所占的比例U、故障率Q、平均故障間隔時間M和不易采購的程度S。將影響使用實驗器材的6個指標作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入?yún)?shù),將實驗器材需求量L作為輸出。故基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實驗器材需求量為
L=f(T,Y,U,Q,M,S)
在上述6個影響因素中,前5個指標均為數(shù)值指標,很容易量化;而指標S可以通過查詢器材的訂貨紀錄和管理工作人員的經(jīng)驗,將這一指標轉(zhuǎn)化為0~1數(shù)值指標,將極容易采購的賦值為1,否則為0[11-12]。
對編號為001的實驗器材2002年到2011年需求影響因素的相關(guān)數(shù)據(jù)進行整理,結(jié)果見表1。以前9年的數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本,以第10年(2011年)的數(shù)據(jù)作為測試樣本,應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對實驗器材進行需求量預(yù)測。
表1 編號001實驗器材需求影響因素的數(shù)據(jù)統(tǒng)計
預(yù)測曲線與實際數(shù)據(jù)的擬合程度如圖2所示:
圖2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需求量預(yù)測結(jié)果圖
預(yù)測結(jié)果表明:編號為001的實驗器材2011年預(yù)測值為12.457個,2011年實際值為13個,平均絕對誤差(MAE)為0.533,均方誤差(MSE)為0.518 4。
根據(jù)以上預(yù)測數(shù)據(jù)的實例,可以得出以下結(jié)論:采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法進行預(yù)測所得到的結(jié)果誤差很小,與實際值非常接近。
利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法能夠高效、準確地進行實驗器材的需求預(yù)測,并且方法簡單,對數(shù)據(jù)的樣本量要求較少,預(yù)測過程比較客觀,不存在主觀因素干擾,為實驗器材的保障工作打下良好的基礎(chǔ)。
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