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(jìn)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(biāo)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(biāo)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(biāo)，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(jìn)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(biāo)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(biāo)準(zhǔn)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(biāo)，另一部分為財務(wù)指標(biāo)。業(yè)務(wù)指標(biāo)主要從項目目標(biāo)設(shè)定情況、目標(biāo)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(jìn)行評價。財務(wù)指標(biāo)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(jìn)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(biāo)，多級分項指標(biāo)的績效評價指標(biāo)體系和標(biāo)準(zhǔn)。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(biāo)及標(biāo)準(zhǔn)

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(biāo)進(jìn)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(biāo)的權(quán)重是人為設(shè)定，各指標(biāo)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(jìn)行評價的基本思想是：把用于描述項目績效的各評價指標(biāo)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(biāo)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(jìn)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(biāo)與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特性后，就可以對該評價模型進(jìn)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(biāo)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(jìn)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(jìn)行測試，然后檢查神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出的評價目標(biāo)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(jìn)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。

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