神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在和諧警民關(guān)系評(píng)價(jià)體系中的應(yīng)用

王艷紅

（中國人民武裝警察部隊(duì)學(xué)院，河北 廊坊 065000）

和諧警民關(guān)系是指在警民關(guān)系的互動(dòng)中達(dá)到一種相宜相生、和衷共濟(jì)、合作雙贏的動(dòng)態(tài)平衡狀態(tài)，即：達(dá)到警察以維護(hù)社會(huì)穩(wěn)定為天職，民眾以促進(jìn)國家發(fā)展為己任的境界[1]。它是當(dāng)今中國最基本的社會(huì)關(guān)系之一，警民關(guān)系的好壞直接反映黨群關(guān)系的現(xiàn)狀，直接關(guān)系構(gòu)建和諧社會(huì)的全局和進(jìn)程。目前，基層公安機(jī)關(guān)構(gòu)建評(píng)價(jià)和諧警民關(guān)系的做法層出不窮、方法多種多樣，但怎么評(píng)估和諧程度，眾說紛紜、莫衷一是。本文以和諧警民關(guān)系評(píng)價(jià)模型和系統(tǒng)的建立為基礎(chǔ)，驗(yàn)證了基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在和諧警民關(guān)系評(píng)價(jià)體系中可行性和優(yōu)越性，提出警民關(guān)系和諧度的智能評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)，以利于基層公安機(jī)關(guān)實(shí)際操作。

一、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的警民關(guān)系評(píng)價(jià)模型

（一）原理

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是信息科學(xué)與技術(shù)研究領(lǐng)域中一門令人矚目的新興學(xué)科，它的理論是近年來得到迅速發(fā)展的一個(gè)國際前沿研究領(lǐng)域。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)借鑒了神經(jīng)科學(xué)的基本成果，它是基于模仿人類大腦的結(jié)構(gòu)和功能而構(gòu)成的一種信息處理系統(tǒng)，具有廣泛的應(yīng)用前景。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本特征為非線性映射、學(xué)習(xí)分類和實(shí)時(shí)優(yōu)化，因此它為模式識(shí)別、非線性分類等研究開辟了新的途徑。[2]

它的主要特點(diǎn)是，各層神經(jīng)元僅與相鄰層神經(jīng)元之間有連接，各層內(nèi)神經(jīng)元之間無任何連接，各層神經(jīng)元之間無反饋連接，其輸入與輸出關(guān)系是一個(gè)高度非線性映射關(guān)系，如果輸入結(jié)點(diǎn)數(shù)為n，輸出結(jié)點(diǎn)數(shù)為m，則人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是從n維歐氏空間到m維歐氏空間的映射。因此，我們將用于警民和諧評(píng)價(jià)的各指標(biāo)屬性值進(jìn)行歸一化處理后作為人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的輸入向量，將評(píng)價(jià)結(jié)果作為人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的輸出，用足夠多的樣本訓(xùn)練這個(gè)網(wǎng)絡(luò)，使其獲取評(píng)價(jià)專家的經(jīng)驗(yàn)、知識(shí)、主觀判斷及其對(duì)指標(biāo)重要性的傾向，這樣人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型所具有的那組權(quán)系數(shù)值便是網(wǎng)絡(luò)經(jīng)過自適應(yīng)學(xué)習(xí)所得到的正確知識(shí)內(nèi)部表示，訓(xùn)練好的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型根據(jù)待評(píng)價(jià)警民和諧各指標(biāo)的屬性值，就可得到對(duì)警民和諧的評(píng)價(jià)結(jié)果，再現(xiàn)專家的經(jīng)驗(yàn)、知識(shí)、主觀判斷及其對(duì)指標(biāo)重要性的傾向，實(shí)現(xiàn)定性與定量的有效結(jié)合，保證評(píng)價(jià)的客觀性和一致性。[3]

（二）數(shù)學(xué)模型

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由輸入層節(jié)點(diǎn)、隱層節(jié)點(diǎn)、輸出層節(jié)點(diǎn)以及前向相互的連接構(gòu)成，輸入和輸出層節(jié)點(diǎn)數(shù)目由實(shí)際問題確定，隱層的層數(shù)及節(jié)點(diǎn)數(shù)取決于問題的復(fù)雜性及分析精度。圖1是一個(gè)單隱層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

圖1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu)[4]

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)首先根據(jù)當(dāng)前的內(nèi)部表達(dá)對(duì)樣本輸入模式做前向運(yùn)算，然后比較網(wǎng)絡(luò)的實(shí)際輸出與期望輸出之間的誤差，誤差小于規(guī)定值則訓(xùn)練結(jié)束，否則，利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法逐步調(diào)整權(quán)值和閥值，直到誤差達(dá)到要求為止。訓(xùn)練成熟的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)即可應(yīng)用于警民關(guān)系評(píng)價(jià)。

（三）和諧警民關(guān)系評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的確立

和諧警民關(guān)系評(píng)價(jià)就是通過分析影響警民關(guān)系的因素及各因素的影響程度而得出正確的等級(jí)。因而從構(gòu)建和諧警民關(guān)系總體角度出發(fā)，可以確立以下指標(biāo)體系，如表1所示。

表1 警民和諧評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

（四）相關(guān)參數(shù)的設(shè)計(jì)[8]

1.輸入層節(jié)點(diǎn)設(shè)計(jì)

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入的確定實(shí)際上就是特征量的提取，對(duì)此，主要考慮它是否與警民關(guān)系評(píng)價(jià)有比較確定的因果關(guān)系。根據(jù)表1的內(nèi)容可以確定輸入層有18個(gè)神經(jīng)元。在輸入設(shè)計(jì)網(wǎng)絡(luò)之前首先進(jìn)行歸一化處理。

2.輸出層節(jié)點(diǎn)設(shè)計(jì)

和諧警民關(guān)系評(píng)價(jià)是根據(jù)安全感、滿意度以及其他因素的綜合評(píng)價(jià)，結(jié)果只有一個(gè)。一般說來，我們可用一個(gè)在一定范圍內(nèi) （如0-1）連續(xù)變化數(shù)來表示，故輸出層神經(jīng)元個(gè)數(shù)可以確定為1。

3.隱含層節(jié)點(diǎn)設(shè)計(jì)

隱含層神經(jīng)元數(shù)目沒有嚴(yán)格的規(guī)定，一個(gè)公認(rèn)的指導(dǎo)原則是在沒有其他經(jīng)驗(yàn)知識(shí)時(shí)，能與給定樣本符合的規(guī)模最小的網(wǎng)絡(luò)是最好的選擇。為減小網(wǎng)絡(luò)規(guī)模，提高學(xué)習(xí)速度，選取1個(gè)隱含層。在進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練時(shí)，選取了不同條件下的10個(gè)樣本作為訓(xùn)練樣本，根據(jù)最佳隱含層節(jié)數(shù)估算公式

其中，NY、NX、N0分別代表隱含層、輸入層、輸出層的節(jié)點(diǎn)數(shù)，NP表示習(xí)樣本數(shù)，可求得隱含層的最佳神經(jīng)元個(gè)數(shù)為9個(gè)。

4.傳遞函數(shù)的選擇

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)元轉(zhuǎn)換函數(shù)一般選用sigmoid 函數(shù)f（x）=1/（1+e-x）。 網(wǎng)絡(luò)的輸入向量范圍為[0，1]，隱含層神經(jīng)元的傳遞函數(shù)采用S型正切函數(shù)tan sig，輸出層神經(jīng)元傳遞函數(shù)采用S型對(duì)數(shù)函數(shù)log sig[9]。

二、警民關(guān)系評(píng)價(jià)體系驗(yàn)證

（一）樣本數(shù)據(jù)獲取

樣本數(shù)據(jù)的質(zhì)量直接關(guān)系到模型建立的科學(xué)程度，由于目前警民關(guān)系評(píng)價(jià)存在很強(qiáng)的主觀性，且受心理因素的影響在評(píng)價(jià)側(cè)重點(diǎn)上有所不同。為使原始數(shù)據(jù)更加準(zhǔn)確、科學(xué)，確保網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練與模型的質(zhì)量，這里抽取了10個(gè)縣級(jí)公安機(jī)關(guān)作為測(cè)試對(duì)象，由10名專家組成的團(tuán)隊(duì)對(duì)各基層單位的警民關(guān)系各級(jí)指標(biāo)都做出客觀評(píng)價(jià)（給出X1——X18分值），并由專家依據(jù)整體效果，確定警民關(guān)系的總體評(píng)價(jià)情況，即得出相應(yīng)的評(píng)價(jià)目標(biāo)數(shù)據(jù)，與X1——X18分值弱相關(guān)。為使數(shù)據(jù)符合訓(xùn)練過程的函數(shù)運(yùn)算要求，對(duì)所有原始數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理，使其落在 [0，1]區(qū)間。專家綜合評(píng)價(jià)的待測(cè)樣本數(shù)據(jù)如表2所示。

表2 專家總體評(píng)價(jià)的待測(cè)樣本數(shù)據(jù)

（二）模型建立與輸出驗(yàn)證

利用矩陣實(shí)驗(yàn)[9]構(gòu)建警民關(guān)系評(píng)價(jià)模型，在給定精度要求MSE≤0.001的條件下，網(wǎng)絡(luò)對(duì)選取的10個(gè)學(xué)習(xí)樣本進(jìn)行500次訓(xùn)練，當(dāng)網(wǎng)絡(luò)達(dá)到給定的精度要求，學(xué)習(xí)過程結(jié)束。10個(gè)樣本的網(wǎng)絡(luò)輸出與專家評(píng)價(jià)之間的誤差關(guān)系如表3[10]和圖2所示。[11]

表3 網(wǎng)絡(luò)輸出與專家評(píng)價(jià)關(guān)系表

圖2 網(wǎng)絡(luò)輸出與專家評(píng)價(jià)關(guān)系圖

為檢驗(yàn)網(wǎng)絡(luò)的推理能力，隨后選取3個(gè)未曾學(xué)習(xí)過的樣本讓網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行評(píng)價(jià)，評(píng)價(jià)樣本及評(píng)價(jià)結(jié)果如表4和表5所示，表明吻合程度較高。

表4 專家總體評(píng)價(jià)的待測(cè)樣本數(shù)據(jù)

表5 測(cè)試樣本的專家評(píng)價(jià)和網(wǎng)絡(luò)輸出誤差關(guān)系表

由此可見，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)雖然未曾學(xué)習(xí)過這3個(gè)樣本，但網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練后輸出的結(jié)果與專家評(píng)價(jià)結(jié)果誤差仍相對(duì)較小。表明網(wǎng)絡(luò)對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行的很好的學(xué)習(xí)，已經(jīng)具有“專家思維”，網(wǎng)絡(luò)已具有較強(qiáng)的推理能力，從某種程度上可以按照專家的方式進(jìn)行評(píng)價(jià)。

以此模型應(yīng)用于實(shí)際，開發(fā)出基于該模型的智能和諧警民關(guān)系評(píng)價(jià)系統(tǒng)。應(yīng)用效果也同樣表明，該系統(tǒng)智能評(píng)價(jià)程度高，評(píng)價(jià)結(jié)果吻合，具有可行性和較好的應(yīng)用前景。

結(jié)語

應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，采用科學(xué)的、切合實(shí)際的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，以專家的測(cè)評(píng)數(shù)據(jù)為依據(jù)，通過建立評(píng)價(jià)模型對(duì)警民關(guān)系進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)，這是一種有效的方法。它較高的自組織、自適應(yīng)和自學(xué)習(xí)的能力，能弱化指標(biāo)權(quán)重確定中人為因素的影響，從而實(shí)現(xiàn)了警民關(guān)系評(píng)價(jià)系統(tǒng)的智能化，比較科學(xué)、準(zhǔn)確地評(píng)價(jià)了警民關(guān)系和諧程度。本文的研究結(jié)果表明，未來人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法用于警民關(guān)系分析評(píng)估應(yīng)該是完全有效和合理的。

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