郝海霞，武 梅

（晉中學(xué)院數(shù)學(xué)學(xué)院，山西晉中030619）

高校是科研成果產(chǎn)出的重要基地.科研的能力是反映一所高校綜合實(shí)力的重要指標(biāo).現(xiàn)有的評(píng)價(jià)高?？蒲心芰Φ姆椒ù蠖啻嬖诜爆?、滯后等缺點(diǎn)，如何快速準(zhǔn)確地評(píng)價(jià)高?？蒲心芰Τ蔀橐粋€(gè)亟待解決的問(wèn)題［1］.評(píng)價(jià)科研能力的智能方法有Hopfield網(wǎng)絡(luò)、BP網(wǎng)絡(luò)，本文用自組織特征映射網(wǎng)絡(luò)（Self-Organizing Feature Map，SOM）對(duì)其進(jìn)行分類(lèi)評(píng)價(jià)，同時(shí)也彌補(bǔ)了上面兩種網(wǎng)絡(luò)的不足之處.

1 高?？蒲心芰Φ脑u(píng)價(jià)指標(biāo)

高校科研能力的影響因素有很多，本文以較為重要的11個(gè)因素作為評(píng)價(jià)指標(biāo)［2］.這11個(gè)因素分為靜態(tài)因素和動(dòng)態(tài)因素.

靜態(tài)因素是高校開(kāi)展科研活動(dòng)的基礎(chǔ)，我們考慮有5個(gè)方面：

X1：科研的相關(guān)隊(duì)伍.它是主要的人力因素.

X2：科研的有關(guān)基地，是外力因素，包括實(shí)驗(yàn)用的儀器設(shè)備、設(shè)施等.

X3：科研的參考資料及載體，比如圖書(shū)情報(bào)資料等.

X4：科研的可使用經(jīng)費(fèi)，它是科研的主要財(cái)力因素.

X5：科研的相關(guān)管理，是保證科研活動(dòng)能夠順利進(jìn)行的前提條件.

動(dòng)態(tài)因素有6個(gè)方面：

X6：處理信息的能力.它指的是高校接收信息、分析信息、加工處理信息的速度和方法.

X7：積累、儲(chǔ)備和應(yīng)用各種舊知識(shí)和新知識(shí)的能力.

X8:知識(shí)、方法、技術(shù)的創(chuàng)新能力.創(chuàng)新是科技發(fā)展的第一動(dòng)力，沒(méi)有創(chuàng)新就沒(méi)有發(fā)展.

X9：知識(shí)的釋放能力.科研需要深入的鉆研、探索和創(chuàng)新，創(chuàng)造出新理論新技術(shù)，這些本身就是一個(gè)知識(shí)釋放的過(guò)程.

X10：自適應(yīng)的調(diào)節(jié)能力.高校要學(xué)會(huì)適應(yīng)和調(diào)節(jié)學(xué)校內(nèi)部不同的學(xué)科之間、不同的研究機(jī)構(gòu)之間和不同的管理部門(mén)之間的關(guān)系.

X11：科學(xué)決策的能力.高校不同科研方向的確定和課題與實(shí)施到科研團(tuán)隊(duì)的選擇都需要決策.

高校科研能力一般分為五個(gè)等級(jí)：很強(qiáng)（1）、較強(qiáng)（2）、一般（3）、較差（4）以及很差（5）.

2 SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法

自組織特征映射網(wǎng)絡(luò)（SOM）是較為廣泛應(yīng)用于聚類(lèi)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，1981年由Teuvo Kohonen提出［3］1.它由輸入層和競(jìng)爭(zhēng)層組成，是一種由兩層全連接的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，競(jìng)爭(zhēng)層是二維平面陣列，具有無(wú)教師、自組織、自學(xué)習(xí)的特點(diǎn).

SOM網(wǎng)絡(luò)可以對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)聚類(lèi).它的思想很簡(jiǎn)單，本質(zhì)上是一種只有輸入層——隱藏層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò).隱藏層中的一個(gè)節(jié)點(diǎn)代表一個(gè)需要聚成的類(lèi).訓(xùn)練時(shí)采用“競(jìng)爭(zhēng)學(xué)習(xí)”的方式，每個(gè)輸入的樣本在隱藏層中找到一個(gè)和它最匹配的節(jié)點(diǎn)，稱(chēng)為激活節(jié)點(diǎn).緊接著用隨機(jī)梯度下降法更新激活節(jié)點(diǎn)的參數(shù).同時(shí)，和激活節(jié)點(diǎn)臨近的點(diǎn)也根據(jù)它們距離激活節(jié)點(diǎn)的遠(yuǎn)近而適當(dāng)?shù)馗聟?shù).

SOM算法可以自己找到輸入的不同的數(shù)據(jù)之間的相似程度，將相似的輸入數(shù)據(jù)在得到的網(wǎng)絡(luò)上就近進(jìn)行配置.具體的運(yùn)算算法［4］83～91如下：

1）初始化：隨機(jī)初始化輸入層與競(jìng)爭(zhēng)層的連接權(quán)值wj（0），wj=（wj1，wj2，…，wjm），j=1，2，…，l，其中l(wèi)為競(jìng)爭(zhēng)層神經(jīng)元的數(shù)目.

2）取樣：把輸入向量 x=（x1，x2，…，xm）′輸入給輸出層.

3）相似性匹配：在時(shí)間步n使用最小距離準(zhǔn)則尋找最匹配的神經(jīng)元j*，

4）權(quán)值更新：修正輸出神經(jīng)元j*及其鄰接神經(jīng)元的權(quán)值，

其中η（n）是學(xué)習(xí)率參數(shù)，是一個(gè)大于0小于1的數(shù)，隨著時(shí)間的變化逐漸下降到0.

5）判斷是否已經(jīng)達(dá)到預(yù)先設(shè)定好的要求：如果達(dá)到了，則算法終止；沒(méi)有達(dá)到的話，則返回步驟2，進(jìn)入下一輪的學(xué)習(xí)，直到達(dá)到為止.

表1 20所高校的科研能力等級(jí)及對(duì)應(yīng)的評(píng)價(jià)指標(biāo)

3 數(shù)值實(shí)驗(yàn)

對(duì)20所高校的科研能力進(jìn)行評(píng)價(jià)分類(lèi)［5］［6］，科研能力等級(jí)與11個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)之間的關(guān)系如表1所示.

通過(guò)matlab神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱建立網(wǎng)絡(luò)，訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)，然后進(jìn)行仿真［7］117～122，網(wǎng)絡(luò)分類(lèi)結(jié)果如表2所示：

Hopfield網(wǎng)絡(luò)和BP網(wǎng)絡(luò)對(duì)高校科研能力也能進(jìn)行評(píng)價(jià)，但是這兩種網(wǎng)絡(luò)都有一定的局限，當(dāng)高校存在相當(dāng)明顯的優(yōu)勢(shì)和劣勢(shì)時(shí)，這兩種網(wǎng)絡(luò)就有可能不能對(duì)其進(jìn)行準(zhǔn)確的分類(lèi).例如，當(dāng)某一所高校（第21所）的 11 個(gè)科研能力的指標(biāo)為：93、49、78、78、91、64、46、26、82、51、65 時(shí)，BP 網(wǎng)絡(luò)和 Hopfield 網(wǎng)絡(luò)就不能對(duì)其準(zhǔn)確地分類(lèi).但是SOM網(wǎng)絡(luò)則可以對(duì)其進(jìn)行分類(lèi)，結(jié)果見(jiàn)表3.

續(xù)表

表220 所高校的仿真分類(lèi)結(jié)果

表3 第21所高校的分類(lèi)結(jié)果

SOM網(wǎng)絡(luò)的分類(lèi)圖（只顯示前三維）和網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)鋵W(xué)結(jié)構(gòu)分別見(jiàn)圖1和圖2：

圖1 網(wǎng)絡(luò)的分類(lèi)圖

圖2 som網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋵W(xué)結(jié)構(gòu)

臨近神經(jīng)元之間的距離情況和每個(gè)神經(jīng)元地分類(lèi)情況分別見(jiàn)圖3和圖4：

圖3 臨近神經(jīng)元之間的距離情況

圖4 每個(gè)神經(jīng)元的分類(lèi)情況

4 結(jié)論

通過(guò)實(shí)驗(yàn)結(jié)果表2可以看出，SOM網(wǎng)絡(luò)通過(guò)有效地分類(lèi)，從而對(duì)高校科研能力進(jìn)行了合理的評(píng)價(jià).當(dāng)實(shí)驗(yàn)步數(shù)達(dá)到一定值時(shí)，這種評(píng)價(jià)和原先給定的準(zhǔn)確率高達(dá)100%.從表3也可以看出，當(dāng)某所高校的優(yōu)勢(shì)與劣勢(shì)并存并相當(dāng)明顯時(shí)，SOM網(wǎng)絡(luò)也能從整體上對(duì)其進(jìn)行比較確切的分類(lèi).通過(guò)圖4可以看出將未知的樣本分到了第3類(lèi).

本文提出的基于SOM網(wǎng)絡(luò)的高?？蒲心芰Φ脑u(píng)價(jià)模型，為高校提出了一種科研能力量化評(píng)價(jià)方法，有一定的可行性，是進(jìn)行科研評(píng)價(jià)的有益嘗試.