基于LM-BP模型的企業(yè)產(chǎn)品質(zhì)量經(jīng)濟(jì)性模糊綜合評價(jià)研究①

昆明理工大學(xué)質(zhì)量發(fā)展研究院 張兆薇 李潔

針對企業(yè)產(chǎn)品的質(zhì)量經(jīng)濟(jì)效益綜合評價(jià)問題，提出基于LM算法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模糊綜合評判方法。該方法彌補(bǔ)了現(xiàn)有方法評價(jià)精度不理想的缺陷，能夠客觀表達(dá)評價(jià)者的知識和經(jīng)驗(yàn)。本文通過對某企業(yè)的相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析，驗(yàn)證了評價(jià)方法在企業(yè)產(chǎn)品質(zhì)量經(jīng)濟(jì)效益評價(jià)方面的準(zhǔn)確性，并通過結(jié)果表明該方法具有比現(xiàn)有方法更高的可信度。

LM-BP模型 產(chǎn)品質(zhì)量經(jīng)濟(jì)效益 模糊綜合評價(jià)

產(chǎn)品質(zhì)量經(jīng)濟(jì)效益評價(jià)是專門研究質(zhì)量與經(jīng)濟(jì)效益內(nèi)在聯(lián)系和數(shù)量關(guān)系，從經(jīng)濟(jì)和經(jīng)濟(jì)效益的角度，通過對質(zhì)量和質(zhì)量管理的效果進(jìn)行經(jīng)濟(jì)分析、經(jīng)濟(jì)比較和經(jīng)濟(jì)效益評價(jià)，以確保用最少的人力、物力和財(cái)力，生產(chǎn)出盡可能多的優(yōu)質(zhì)產(chǎn)品，創(chuàng)造盡可能大的經(jīng)濟(jì)效益[1]。最早對質(zhì)量經(jīng)濟(jì)效益或經(jīng)濟(jì)性進(jìn)行研究的朱蘭主要是從質(zhì)量成本的角度對企業(yè)的質(zhì)量經(jīng)濟(jì)效益進(jìn)行了研究[2]。

近年來，國內(nèi)也有較多文獻(xiàn)對產(chǎn)品質(zhì)量的經(jīng)濟(jì)性進(jìn)行了研究，研究主要集中在產(chǎn)品質(zhì)量對本企業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益研究上，部分文獻(xiàn)定性研究了產(chǎn)品質(zhì)量對消費(fèi)者和社會效益的影響。建立了質(zhì)量成本分析模型，選擇DEA模型對其產(chǎn)品進(jìn)行質(zhì)量經(jīng)濟(jì)性評價(jià)[3]。通過對質(zhì)量經(jīng)濟(jì)性的研究，建立了質(zhì)量水平與質(zhì)量成本的關(guān)系模型和質(zhì)量效益的評價(jià)與計(jì)算模型[4]。質(zhì)量經(jīng)濟(jì)性不僅局限于企業(yè)內(nèi)部，而應(yīng)該著眼于宏觀角度，即從企業(yè)內(nèi)部、消費(fèi)者及社會等幾大環(huán)境進(jìn)行評價(jià)[5]。提出廣義的產(chǎn)品質(zhì)量經(jīng)濟(jì)性評價(jià)設(shè)想，并且將模糊綜合評價(jià)方法應(yīng)用到評價(jià)模型的計(jì)算中[6]。可以看出國內(nèi)已有成果定性分析了產(chǎn)品質(zhì)量對經(jīng)濟(jì)社會形成的效益研究。但是，目前對構(gòu)建產(chǎn)品質(zhì)量效益綜合評價(jià)模型的研究較少。因此如何科學(xué)構(gòu)建產(chǎn)品質(zhì)量的經(jīng)濟(jì)效益綜合評價(jià)模型是質(zhì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)研究中的一個(gè)焦點(diǎn)和難點(diǎn)問題。

目前，已有模糊綜合評判方法應(yīng)用于質(zhì)量經(jīng)濟(jì)效益評價(jià)[13，14]。對質(zhì)量經(jīng)濟(jì)效益評價(jià)進(jìn)行了有益的探討，但此方法主觀性較強(qiáng)，評價(jià)結(jié)果的可信度不高。再者，企業(yè)的產(chǎn)品質(zhì)量經(jīng)濟(jì)效益評價(jià)問題中的評價(jià)因子與評價(jià)級別之間還存在著復(fù)雜的非線性關(guān)系，而BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就是一種處理非線性映射的良好算法；不過，傳統(tǒng)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)存在學(xué)習(xí)收斂速度較慢、易陷入局部極小等缺陷，其應(yīng)用范圍受到限制；而學(xué)者們[15]亦對傳統(tǒng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了改進(jìn)，主要方法有動量法、自適應(yīng)學(xué)習(xí)系數(shù)法、LM算法等，其中LM算法兼具了梯度下降法的全局特性和Gauss-Newton法的局部特性兩個(gè)優(yōu)點(diǎn)，有效彌補(bǔ)了傳統(tǒng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的不足；鑒于此，本文基于LM-BP網(wǎng)絡(luò)對企業(yè)產(chǎn)品質(zhì)量經(jīng)濟(jì)效益進(jìn)行模糊綜合評判，首先通過利用模糊綜合評判算法對多指標(biāo)的質(zhì)量特性進(jìn)行綜合評價(jià)分析，然后將其評價(jià)結(jié)果作為學(xué)習(xí)樣本對網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，使得經(jīng)訓(xùn)練后的網(wǎng)絡(luò)評價(jià)模型對新增的生產(chǎn)要求做出快速精確地響應(yīng)，從而實(shí)現(xiàn)對產(chǎn)品在生產(chǎn)階段質(zhì)量特性進(jìn)行評價(jià)和預(yù)測。

1 相關(guān)理論基礎(chǔ)簡要介紹

1.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基于人腦的基本特性，能夠大規(guī)模進(jìn)行處理和分布式儲存，具有自適應(yīng)性和容錯性的優(yōu)點(diǎn)。理論上，誤差逆?zhèn)鞑?BP)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以使用于任意多層的網(wǎng)絡(luò)。由于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有工作狀態(tài)穩(wěn)定、結(jié)構(gòu)簡單的特點(diǎn)，是眾多的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中應(yīng)用最為廣泛、發(fā)展最為成熟的網(wǎng)絡(luò)模型。BP網(wǎng)絡(luò)模型由輸入層、隱層和輸出層組成，層與層之間用權(quán)值表示連接程度，并通過學(xué)習(xí)不斷調(diào)整權(quán)值。

1.2 LM優(yōu)化算法

由于Levenberg-Marquartdt優(yōu)化算法兼具梯度下降法的全局特性和Gauss-Newton法的局部特性兩個(gè)優(yōu)點(diǎn)，因此針對傳統(tǒng)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所存在的學(xué)習(xí)收斂速度較慢、易陷入局部極小值等問題，本文采用Levenberg-Marquartdt優(yōu)化算法作為改進(jìn)算法對傳統(tǒng)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行改進(jìn)。

1.3 模糊綜合評判

基于模糊集合理論的綜合評價(jià)方法通過精確的數(shù)學(xué)手段進(jìn)行產(chǎn)品質(zhì)量經(jīng)濟(jì)效益評價(jià)，能對呈現(xiàn)模糊性的指標(biāo)做出較為客觀、科學(xué)、合理、符合實(shí)際的定量描述；并且它的評價(jià)結(jié)果亦是一個(gè)所包含信息比單純點(diǎn)值更為豐富的矢量。

2 企業(yè)產(chǎn)品質(zhì)量經(jīng)濟(jì)效益綜合評價(jià)模型的構(gòu)建

2.1 指標(biāo)體系的分析與設(shè)計(jì)

2.1.1 輸入指標(biāo)的分析與設(shè)計(jì)

基于經(jīng)濟(jì)效益的核心是質(zhì)量水平高、質(zhì)量成本低[8]， 承接于企業(yè)產(chǎn)品質(zhì)量的綜合評價(jià)指標(biāo)體系設(shè)計(jì)，本文選取的輸入指標(biāo)如表1所示。選用質(zhì)量成本來設(shè)計(jì)綜合評價(jià)的指標(biāo)體系也是目前比較通用的做法。大量的統(tǒng)計(jì)資料表明，目前四種質(zhì)量成本在總質(zhì)量成本中所占比例大致如下表2所示。

表1 模型輸入指標(biāo)設(shè)計(jì)

表2 質(zhì)量成本構(gòu)成比例

2.1.2 輸出指標(biāo)的分析與設(shè)計(jì)

基于采用產(chǎn)品質(zhì)量的收益表征質(zhì)量經(jīng)濟(jì)效益的產(chǎn)出[14]，將輸出指標(biāo)設(shè)計(jì)為：企業(yè)品牌形象、顧客滿意度、社會經(jīng)濟(jì)效益。其中，企業(yè)品牌形象作為一種復(fù)雜表征，是品牌屬性、形象包裝、產(chǎn)品價(jià)格、歷史聲譽(yù)和宣傳方式的無形綜合，能夠反映出企業(yè)在不同質(zhì)量水平上的無形質(zhì)量效益；顧客滿意程度取決于顧客對產(chǎn)品感知質(zhì)量和期望質(zhì)量的關(guān)系。社會經(jīng)濟(jì)效益的主要內(nèi)容包括產(chǎn)品使用壽命延長、可靠性提高等使用價(jià)值的增加；能源和物化消耗的減少帶來的間接經(jīng)濟(jì)效益；其他經(jīng)濟(jì)效益。

2.2 評價(jià)模型的原理與構(gòu)建

依照模糊綜合評估的基本原理，利用隸屬度函數(shù)對模糊的指標(biāo)信息和評價(jià)信息進(jìn)行數(shù)字化處理，將企業(yè)產(chǎn)品質(zhì)量經(jīng)濟(jì)效益定性定量化。應(yīng)用BP網(wǎng)絡(luò)來處理模糊綜合評判問題，處理多級綜合評價(jià)問題，具有較好的容錯性和魯棒性?；贚M-BP網(wǎng)絡(luò)的企業(yè)質(zhì)量經(jīng)濟(jì)效益模糊綜合評判模型的實(shí)施流程其具體算法和實(shí)現(xiàn)如下：

(1)將待估案例的歷史數(shù)據(jù)以的比例劃分為K個(gè)訓(xùn)練樣本和L個(gè)測試樣本；

(2)確定網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)參數(shù)：輸入層、隱層和輸出層的節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)、學(xué)習(xí)系數(shù)、誤差允許范圍；

(3)確定網(wǎng)絡(luò)連接權(quán)值的初始值；

(4)將學(xué)習(xí)樣本特征值矩陣進(jìn)行模糊處理，轉(zhuǎn)化為評價(jià)矩陣；

(5)輸入上步模糊綜合評判結(jié)果，將其作為期望輸出向量來參照網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練；

(6)計(jì)算網(wǎng)絡(luò)隱層和輸出層各節(jié)點(diǎn)的實(shí)際輸出值；

(7)計(jì)算單次學(xué)習(xí)樣本二次型誤差函數(shù)和整體平均誤差；

(8)基于LM優(yōu)化算法調(diào)整連接權(quán)值和閾值；

(9)若平均誤差處于允許的誤差范圍之內(nèi)，則停止訓(xùn)練；否則，轉(zhuǎn)回(6)；

(10)利用上述訓(xùn)練完成的模型對測試樣本進(jìn)行測試。

3 實(shí)證研究

為了驗(yàn)證本模型的有效性，選用某生產(chǎn)企業(yè)某時(shí)期生產(chǎn)的歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)例模擬。按照上述步驟，取出234例作為訓(xùn)練樣本，58例作為預(yù)測樣本。結(jié)合MATLAB軟件編碼設(shè)計(jì)，對學(xué)習(xí)樣本進(jìn)行歸一化處理，誤差指標(biāo)取0.01，學(xué)習(xí)系數(shù)為0.01，網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)參數(shù)為，隱含層與輸出層的激活函數(shù)為S型函數(shù)。模型輸出結(jié)果與模糊估計(jì)專家評估結(jié)果比較，如表3所示。結(jié)果表明：網(wǎng)絡(luò)預(yù)測與專家估計(jì)的擬合精度較模糊評價(jià)與專家估計(jì)的擬合精度較高，測試樣本結(jié)果基本符合事先要求。

表3 比較結(jié)果

4 結(jié)語

本文針對企業(yè)產(chǎn)品質(zhì)量經(jīng)濟(jì)效益綜合評價(jià)問題，提出了一種基于LM-BP網(wǎng)絡(luò)的模糊綜合評判模型。充分考慮了評價(jià)指標(biāo)的模糊性，彌補(bǔ)了以往評價(jià)的隨機(jī)性帶來的不足，使得輸出結(jié)果更為可信。實(shí)例驗(yàn)證表明該方法能夠較好地模擬專家評價(jià)，有機(jī)結(jié)合了自學(xué)習(xí)、專家系統(tǒng)和模糊推理的優(yōu)勢，對于企業(yè)產(chǎn)品質(zhì)量經(jīng)濟(jì)效益綜合評價(jià)問題具有可行性。

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F273.2

A

2096-0298(2015)04(c)-162-03

云南省教育廳科學(xué)研究基金項(xiàng)目“產(chǎn)品質(zhì)量經(jīng)濟(jì)效益評價(jià)模型研究”(2014Y081)。

張兆薇(1991-)，女，重慶涪陵人，碩士研究生，主要從事質(zhì)量管理方面的研究；李潔(1977-)，女，四川安岳人，副教授，主要從事數(shù)量經(jīng)濟(jì)和質(zhì)量管理方面的研究。