張輝

（華南理工大學(xué)數(shù)學(xué)學(xué)院，廣州510000)

0 引言

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是科學(xué)家們根據(jù)生物神經(jīng)元工作機(jī)理和生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)提出的一種信息處理系統(tǒng)，在一定程度上模擬了人腦的某些功能。它憑借自主性的學(xué)習(xí)適應(yīng)功能和高精度的優(yōu)勢(shì)，被廣泛使用于各類(lèi)研究分析中。但是隨著科學(xué)技術(shù)的不斷進(jìn)步，學(xué)者們對(duì)研究結(jié)果的要求不但提升，單一的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型已經(jīng)無(wú)法滿足學(xué)者們的需要，在這樣的大環(huán)境下，模塊化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)運(yùn)而生。

從仿生學(xué)角度出發(fā)，根據(jù)腦功能分區(qū)原理，學(xué)者們提出了模塊化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。它是一個(gè)由多個(gè)子模塊組成的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),每個(gè)子模塊承擔(dān)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)全局任務(wù)的一個(gè)子任務(wù),通過(guò)各個(gè)網(wǎng)絡(luò)之間的競(jìng)爭(zhēng)或協(xié)作來(lái)提高系統(tǒng)的整體性能。當(dāng)面對(duì)復(fù)雜的、大數(shù)據(jù)量的問(wèn)題時(shí)，模塊化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將其劃分為一個(gè)個(gè)小問(wèn)題來(lái)處理，再將每個(gè)子模塊的處理結(jié)果整合后做最終處理。解決了單一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理種網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)復(fù)雜度大，內(nèi)部干擾強(qiáng)，網(wǎng)絡(luò)收斂速度慢，精確度低的弊端。與單一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相比，模塊化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有更密切的神經(jīng)生物學(xué)基礎(chǔ)與更大的設(shè)計(jì)和實(shí)施的靈活性。

1 模塊化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述

目前獲得大眾認(rèn)可度較高的模塊化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為[1]：

（1）模塊化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就是該網(wǎng)絡(luò)在學(xué)習(xí)任務(wù)時(shí)可以被分成兩個(gè)及以上的子網(wǎng)絡(luò)，系統(tǒng)中的每個(gè)子網(wǎng)絡(luò)都對(duì)應(yīng)一個(gè)特定的輸入?yún)^(qū)域，且在學(xué)習(xí)過(guò)程中，系統(tǒng)中的每一個(gè)子網(wǎng)絡(luò)互相并不通信。

（2）整個(gè)系統(tǒng)的輸出由一個(gè)整合單元按照某種整合機(jī)制將各個(gè)子網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的輸出機(jī)型整合而形成整個(gè)系統(tǒng)的輸出，整合單元不將整合信息反饋回系統(tǒng)。

（3）整合單元既要能夠決定如何整合各個(gè)子網(wǎng)絡(luò)的輸出，又要能夠決定哪些子任務(wù)分配給哪些子網(wǎng)絡(luò)。

圖1 模塊化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)框圖

圖1所示是一個(gè)典型的模塊化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，它由多個(gè)不同的子模塊和一個(gè)集成單元組成，每個(gè)子模塊承擔(dān)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)全局任務(wù)的一個(gè)子任務(wù)，且所有的子模塊都被功能性集成。模塊化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，每一個(gè)子模塊可以擁有不同的模型結(jié)構(gòu)，可以采用不同的學(xué)習(xí)算法，甚至可以使用不同類(lèi)型的模型。

2 高等學(xué)校資產(chǎn)管理績(jī)效綜合評(píng)價(jià)

2.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理

依據(jù)資產(chǎn)管理績(jī)效的定義，對(duì)高效資產(chǎn)管理的主要影響因素進(jìn)行了全面的分析，確定了高等學(xué)校資產(chǎn)管理績(jī)效綜合評(píng)價(jià)的指標(biāo)體系，它包含了3個(gè)一級(jí)指標(biāo)、13個(gè)二級(jí)指標(biāo)以及38個(gè)三級(jí)指標(biāo)。對(duì)各高校提供的原始數(shù)據(jù)，進(jìn)行缺失數(shù)據(jù)的排查后，保留了32個(gè)三級(jí)指標(biāo)，并利用層次分析法對(duì)各一二三級(jí)指標(biāo)進(jìn)行權(quán)重計(jì)算，結(jié)果如表1所示。然后根據(jù)賦值標(biāo)準(zhǔn)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行類(lèi)型一致化，與層次分析法所得到的權(quán)重對(duì)應(yīng)相乘相加，得到三個(gè)一級(jí)指標(biāo)和綜合指標(biāo)Y的數(shù)據(jù)。利用K均值聚類(lèi)將數(shù)據(jù)分成五類(lèi)，并按照每一類(lèi)到類(lèi)中心的貼合度進(jìn)行等級(jí)排序，其中級(jí)別1代表優(yōu)秀，等級(jí)2代表良好，等級(jí)3代表中等，等級(jí)4代表一般，等級(jí)5代表較差。

2.2 建立模型

由于距離類(lèi)中心的樣本最能體現(xiàn)數(shù)據(jù)的各類(lèi)特征，故挑選各類(lèi)中離類(lèi)中心最近的70%的樣本作為建模樣本，其余的樣本則作為檢驗(yàn)樣本。利用建模樣本，建立單一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和模塊化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。其中模塊化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型包括4個(gè)子網(wǎng)絡(luò)：一二級(jí)子網(wǎng)、二三級(jí)子網(wǎng)、三四級(jí)子網(wǎng)、四五級(jí)子網(wǎng)，子網(wǎng)及其集成方式均采用單一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。其中一二級(jí)子網(wǎng)是Y的輸入和模型的輸出都是1級(jí)和2級(jí)，其他子網(wǎng)可以類(lèi)推。

表1 各指標(biāo)權(quán)重

表2 部分高校的模塊化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)果及薄弱性分析

3 結(jié)語(yǔ)

通過(guò)觀察表2，可以發(fā)現(xiàn)，在資產(chǎn)保障水平和資產(chǎn)運(yùn)行水平稍微落后的情況下，資產(chǎn)管理水平等級(jí)較高時(shí)，綜合績(jī)效依舊較好。因此高等學(xué)校資產(chǎn)管理綜合績(jī)效影響較大的一級(jí)指標(biāo)是資產(chǎn)管理水平，其次是資產(chǎn)保障水平和資產(chǎn)運(yùn)行水平。而各高校的資產(chǎn)管理水平也多為良好及以下，有待進(jìn)一步提升，達(dá)到優(yōu)秀。各高校可以參考表1，改善一級(jí)薄弱指標(biāo)下對(duì)應(yīng)的三級(jí)指標(biāo)，爭(zhēng)取從根本上解決綜合績(jī)效差的問(wèn)題。

而在模型結(jié)果的對(duì)比中，也可以看出，模塊化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的正確率遠(yuǎn)高于單一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。它能更好地模擬人腦的結(jié)構(gòu)，在數(shù)據(jù)量大的情況下，有更好的效果。遺憾的是模型的正確率只有85.71%，沒(méi)有達(dá)到90%，以后可以考慮改變子網(wǎng)模型及集成方式，提升模型的檢驗(yàn)正確率。

參考文獻(xiàn)：

[1]張昭昭.模塊化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)自組織設(shè)計(jì)方法[D].北京：北京工業(yè)大學(xué),2013.

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