李恩寧 梁山清 葛紅志 劉榮斌 王曉玲 王玨

摘要：針對(duì)科研院所設(shè)備管理過(guò)程中普遍存在的設(shè)備真實(shí)使用率統(tǒng)計(jì)難、設(shè)備租借分配不合理等問(wèn)題，將數(shù)據(jù)挖掘方法與實(shí)際問(wèn)題相結(jié)合，根據(jù)設(shè)備管理系統(tǒng)采集的各設(shè)備電流數(shù)據(jù)，用支持向量機(jī)（Support Vector Machine，SVM）算法判定各設(shè)備的工作狀態(tài)，進(jìn)而分析出真實(shí)使用情況。根據(jù)各部門(mén)的設(shè)備歷史租借清單，用Apriori關(guān)聯(lián)規(guī)則算法分析得出不同設(shè)備間的共同關(guān)聯(lián)關(guān)系，為科研設(shè)備管理部門(mén)采購(gòu)及出租設(shè)備提供合理的分配方案。

關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)挖掘；支持向量機(jī)；關(guān)聯(lián)規(guī)則

中圖分類號(hào)：TP18文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A文章編號(hào)：1008-1739（2020）13-60-4

0引言

科研院所和院校通用設(shè)備作為固定資產(chǎn)的組成部分，是現(xiàn)代化建設(shè)事業(yè)的重要物質(zhì)保障?？茖W(xué)、有效地管理固定資產(chǎn)，發(fā)揮最大使用效益，對(duì)提高經(jīng)濟(jì)和社會(huì)效益、保證資產(chǎn)保值增值及保持和提高科研生產(chǎn)能力具有重要意義。

目前的設(shè)備管理系統(tǒng)[1-3]，可實(shí)現(xiàn)設(shè)備信息的存儲(chǔ)與查詢，可采集設(shè)備電流、位置等信息，對(duì)使用情況做簡(jiǎn)單的統(tǒng)計(jì)分析。系統(tǒng)在信息化上有所突破，但智能化尚有不足。

數(shù)據(jù)挖掘[4]是人工智能和數(shù)據(jù)庫(kù)領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)問(wèn)題，涉及的分類算法[5]和關(guān)聯(lián)規(guī)則[6-7]算法可應(yīng)用于眾多領(lǐng)域。本文借助設(shè)備管理系統(tǒng)，基于多分類SVM[8]思想，探究設(shè)備狀態(tài)判定算法，分析單個(gè)設(shè)備的真實(shí)使用率；基于Apriori[9]思想，探究設(shè)備關(guān)聯(lián)分析算法，分析設(shè)備間的借用和使用關(guān)聯(lián)關(guān)系，對(duì)設(shè)備的購(gòu)買(mǎi)、預(yù)期使用等提供合理的建議。

1優(yōu)化算法

1.1優(yōu)化方向

科研設(shè)備管理系統(tǒng)的優(yōu)化方向有2個(gè)：①設(shè)備租用后使用率是一個(gè)受關(guān)注的問(wèn)題，目前只能以電流值來(lái)識(shí)別關(guān)機(jī)和開(kāi)機(jī)2種模式，認(rèn)為開(kāi)機(jī)就是在工作，并未深度探尋設(shè)備的真實(shí)工作情況，即無(wú)法判別開(kāi)機(jī)工作還是開(kāi)機(jī)空轉(zhuǎn)的情況，以及工作中處于何種工作模式。將其抽象成分類問(wèn)題，可考慮用SVM算法來(lái)建模判定狀態(tài)，獲取設(shè)備的真實(shí)使用率。②對(duì)于設(shè)備購(gòu)置和借用分配問(wèn)題，目前也未有更合理的解決方案，如果能夠通過(guò)各借用部門(mén)對(duì)每類設(shè)備的歷史使用情況分析出規(guī)律，則可作為一種輔助決策。將其抽象成關(guān)聯(lián)規(guī)則問(wèn)題，可考慮用Apriori算法從歷史借用清單和使用數(shù)據(jù)中找出不同設(shè)備的關(guān)聯(lián)關(guān)系，進(jìn)而為每類設(shè)備的借用去向和數(shù)量提供參考。

1.2設(shè)備狀態(tài)判定算法

SVM方法是建立在統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論的VC維理論和結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小原理基礎(chǔ)上的，根據(jù)有限的樣本信息在模型的復(fù)雜性和學(xué)習(xí)能力之間尋求最佳折衷，以期獲得最好的推廣能力[10]。

傳統(tǒng)的SVM只能進(jìn)行二分類，對(duì)于多分類問(wèn)題，可組合多個(gè)二分類器來(lái)實(shí)現(xiàn)多分類器的構(gòu)造，即訓(xùn)練出多個(gè)SVM分類函數(shù)，并構(gòu)成類似二叉樹(shù)的分類結(jié)構(gòu)，對(duì)輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行判定。

在設(shè)備管理系統(tǒng)中，簡(jiǎn)單的設(shè)備狀態(tài)很少，通過(guò)電流加上允許的誤差就可以判斷出狀態(tài)，復(fù)雜的設(shè)備有很多狀態(tài)，且各種狀態(tài)下，電流差別不大。為了進(jìn)行精確分析，需要掌握準(zhǔn)確的狀態(tài)。為此，可將設(shè)備型號(hào)、電流值以及設(shè)備所處狀態(tài)3個(gè)指標(biāo)作為一個(gè)樣本進(jìn)行存儲(chǔ)，生成訓(xùn)練樣本集合和驗(yàn)證樣本集合，其中設(shè)備所處狀態(tài)作為標(biāo)簽，運(yùn)用SVM方法訓(xùn)練和驗(yàn)證多個(gè)SVM分類模型的組合。具體算法如下：

④再以同樣的方式，每次將工作狀態(tài)中的第一個(gè)設(shè)置為-1，其余設(shè)置為1，重復(fù)上述步驟，得到更多的分類函數(shù)，最終分類函數(shù)為（ ），2（ ），...，+1（ ）。

根據(jù)設(shè)備的實(shí)際數(shù)據(jù)，生成輸入項(xiàng)，依次經(jīng)過(guò)（ ），2（ ），...，+1（ ）的判斷，如果在+1（ ）之前的任一分類函數(shù)得到-1則停止，得到對(duì)應(yīng)的設(shè)備狀態(tài)；否則+1（ ）=1，即工作狀態(tài)為對(duì)應(yīng)的設(shè)備狀態(tài)。根據(jù)算法實(shí)時(shí)判定的工作狀態(tài)，可統(tǒng)計(jì)單臺(tái)設(shè)備每天的真實(shí)使用率。

1.3設(shè)備關(guān)聯(lián)分析算法

Apriori是布爾關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘頻繁項(xiàng)集的原創(chuàng)性算法，使用一種稱作逐層搜索的迭代方法，查找存在于項(xiàng)目集合或?qū)ο蠹现g的頻繁模式、關(guān)聯(lián)性或因果結(jié)構(gòu)[11-12]。

在設(shè)備管理系統(tǒng)中，根據(jù)設(shè)備歷史租用和使用數(shù)據(jù)，分析設(shè)備間的關(guān)聯(lián)關(guān)系。此項(xiàng)分析中，考慮靜態(tài)和動(dòng)態(tài)2種情況：

①靜態(tài)：根據(jù)設(shè)備出借情況，分析設(shè)備間的關(guān)聯(lián)程度，從共同出借的設(shè)備找關(guān)聯(lián)關(guān)系。從各部門(mén)大量的歷史借用清單入手，用Apriori算法挖掘哪些設(shè)備總是一起被借用，這個(gè)不限于指定的部門(mén)，也許好幾個(gè)部門(mén)都需要同時(shí)借某幾種設(shè)備，這個(gè)結(jié)果反映了對(duì)各種設(shè)備的需求關(guān)聯(lián)。

②動(dòng)態(tài)：以同一部門(mén)使用的設(shè)備、相同時(shí)間段處于工作狀態(tài)以及地理位置相互靠近為條件，選取滿足條件的設(shè)備，分析設(shè)備間的使用關(guān)聯(lián)關(guān)系。從使用數(shù)據(jù)中找到共同使用的設(shè)備，反映具體的科研項(xiàng)目對(duì)設(shè)備的需求。

上述分析，使用關(guān)聯(lián)規(guī)則算法。具體算法如下：

支持度：所有設(shè)備借用清單中，某幾類設(shè)備同時(shí)出現(xiàn)的次數(shù)與總的清單數(shù)的比例。

最小支持度閾值：設(shè)置支持度的最小值，大于或等于該閾值的可稱為頻繁項(xiàng)集；小于該閾值的項(xiàng)集則被過(guò)濾掉。

項(xiàng)：指單臺(tái)設(shè)備。

項(xiàng)集：幾類設(shè)備的組合。

頻繁項(xiàng)集：指頻繁在清單中出現(xiàn)的項(xiàng)集，所謂“頻繁”的標(biāo)準(zhǔn)就是這個(gè)項(xiàng)集出現(xiàn)的次數(shù)滿足最小支持度閾值。

頻繁項(xiàng)集：種設(shè)備同時(shí)在清單中頻繁出現(xiàn)。

算法運(yùn)行結(jié)束，可從1到最大數(shù)目輸出有關(guān)聯(lián)關(guān)系的設(shè)備組，并給出每組關(guān)聯(lián)的支持度和置信度等指標(biāo)。在找出相互關(guān)聯(lián)的設(shè)備后，可對(duì)管理部門(mén)在設(shè)備數(shù)量購(gòu)置和借用去向上提供參考建議。

2算法應(yīng)用示例

2.1設(shè)備狀態(tài)判定算法

離線訓(xùn)練階段：采集數(shù)據(jù)，形成數(shù)據(jù)矩陣，=[示波器A 10 mA待機(jī)；頻譜儀R 200 mA開(kāi)機(jī)；信號(hào)發(fā)生器B 170 mA工作狀態(tài)2；……]，是一個(gè)100行3列的矩陣，即數(shù)據(jù)采集了100條，x是這個(gè)矩陣的前2列，第1列設(shè)備型號(hào)可用數(shù)字代替，便于數(shù)值計(jì)算，且要求同類設(shè)備數(shù)字相同；第2列是電流值，單位為mA；是最后一列，表示設(shè)備狀態(tài)，假如所有設(shè)備狀態(tài)共有{待機(jī)、開(kāi)機(jī)、工作狀態(tài)1、工作狀態(tài)2}4種，因?yàn)镾VM分類函數(shù)要求每次只能分成2類，值標(biāo)簽只有{-1，1}，故先將=[{待機(jī)}、{開(kāi)機(jī)、工作狀態(tài)1、工作狀態(tài)2}]，將{待機(jī)}置為-1，{開(kāi)機(jī)、工作狀態(tài)1、工作狀態(tài)2}置為1，訓(xùn)練分類函數(shù)（ ），得到的結(jié)果可判定新數(shù)據(jù)處于待機(jī)還是其他3種狀態(tài)；再以同樣的方式，以=[{開(kāi)機(jī)}、{工作狀態(tài)1、工作狀態(tài)2}]為標(biāo)簽，其中將{開(kāi)機(jī)}置為-1，{工作狀態(tài)1、工作狀態(tài)2}置為1，再次劃分得到分類函數(shù)2（ ），得到的結(jié)果可判定新數(shù)據(jù)處于開(kāi)機(jī)還是其他2種工作狀態(tài)；再以同樣的方式可得到3（ ），能區(qū)分新數(shù)據(jù)處于工作狀態(tài)1還是工作狀態(tài)2。

在線判定階段：如前所述生成了分類函數(shù)組合，現(xiàn)在輸入一組新數(shù)據(jù)=[信號(hào)發(fā)生器B 210 mA]，經(jīng)（ ）判定，結(jié)果為1，則繼續(xù)由2（ ）判斷，結(jié)果為1，則繼續(xù)由3（ ）判定，結(jié)果為-1，則表示處于工作狀態(tài)1，結(jié)束。具體過(guò)程如圖1所示。

圖中藍(lán)色部分為數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)的判定流程，上述結(jié)果為設(shè)備狀態(tài)的一次判定結(jié)果，可設(shè)定時(shí)段為5 min判定一次，則該設(shè)備當(dāng)天進(jìn)行了288次判斷，其中122次處于待機(jī)，54次處于開(kāi)機(jī)，112次處于工作狀態(tài)1，則該設(shè)備當(dāng)天的實(shí)際時(shí)長(zhǎng)為9 h 20 min，真實(shí)使用率為38.9%，有4.5 h處于開(kāi)機(jī)不工作的狀態(tài)，其余時(shí)段處于待機(jī)狀態(tài)。

2.2設(shè)備關(guān)聯(lián)分析算法

現(xiàn)在有9份設(shè)備借用清單，共涉及5類設(shè)備，即：{E1，E2，E5}，{E2，E4}，{E2，E3}，{E1，E2，E4}，{E1，E3}，{E2，E3}，{E1，E3}，{E1，E2，E3，E5}，{E1，E2，E3}，其中，E1代表示波器，E2代表頻譜儀，E3代表信號(hào)發(fā)生器，E4代表電源，E5代表噪聲發(fā)生器，最小支持度閾值min_sup=2。通過(guò)L1過(guò)程可知5種設(shè)備支持度都大于設(shè)定閾值，即都屬于頻繁被借用的；通過(guò)L2過(guò)程可知E1示波器分別與E2頻譜儀、E3信號(hào)發(fā)生器、E5噪聲發(fā)生器相關(guān)聯(lián)，E2頻譜儀分別與E3信號(hào)發(fā)生器、E4電源、E5噪聲發(fā)生器相關(guān)聯(lián)；通過(guò)L3過(guò)程可知，3種設(shè)備相互關(guān)聯(lián)的有E1示波器、E2頻譜儀、E3信號(hào)發(fā)生器，還有E1示波器、E2頻譜儀、E5噪聲發(fā)生器。具體過(guò)程如圖2所示。

算法得出互相關(guān)聯(lián)的若干類設(shè)備后，可進(jìn)一步搜尋這幾種設(shè)備的使用關(guān)聯(lián)關(guān)系，具體實(shí)施步驟為：在管理平臺(tái)上將檢索條件設(shè)置為同一部門(mén)、同一地理位置，并統(tǒng)計(jì)每類設(shè)備的使用時(shí)間段，兩兩進(jìn)行比較，如果某2種設(shè)備的工作時(shí)間段T1，T2的重合度大于50%，則說(shuō)明這2種設(shè)備間具有使用關(guān)聯(lián)關(guān)系，依次類推。例如，在分析出E1示波器和E2頻譜儀具有關(guān)聯(lián)關(guān)系后，根據(jù)歷史GPS定位數(shù)據(jù)，查詢到在某天這2種設(shè)備處在同一部門(mén)，并根據(jù)統(tǒng)計(jì)由設(shè)備狀態(tài)判定算法給出的真實(shí)使用時(shí)段，得出當(dāng)天這2種設(shè)備有67.3%的時(shí)間段在同時(shí)使用，則它們具備使用關(guān)聯(lián)關(guān)系。

3結(jié)束語(yǔ)

通過(guò)介紹數(shù)據(jù)挖掘方法中的SVM、Apriori兩種經(jīng)典算法，以及科研設(shè)備管理系統(tǒng)的特點(diǎn)和存在問(wèn)題，提出將SVM、Apriori算法分別應(yīng)用在設(shè)備工作狀態(tài)判定以及設(shè)備間的關(guān)聯(lián)關(guān)系分析上，發(fā)揮2種算法的獨(dú)特優(yōu)勢(shì)，可為科研部門(mén)在設(shè)備管理、租借、購(gòu)置等方面提供合理的參考依據(jù)。

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