孫錫麗 黃 昕 黃 何 郭德淮 何 政 王 軍

（寧波出入境檢驗(yàn)檢疫局 浙江寧波 315012）

1 前言

近年來(lái)，隨著產(chǎn)品質(zhì)量安全問(wèn)題頻現(xiàn)和消費(fèi)者安全意識(shí)加強(qiáng)，作為衡量產(chǎn)品質(zhì)量和安全的實(shí)驗(yàn)室檢測(cè)結(jié)果，其科學(xué)性和準(zhǔn)確性引起全社會(huì)廣泛關(guān)注，重要性凸顯?？陀^評(píng)價(jià)實(shí)驗(yàn)室檢測(cè)工作質(zhì)量，提前預(yù)測(cè)、防范并及時(shí)消除隱患，是實(shí)驗(yàn)室管理工作值得研究和探討的課題。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)起步于20世紀(jì)40年代，是由大量簡(jiǎn)單的處理單元（神經(jīng)元）廣泛互相連接而形成的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，具有大規(guī)模并行、分布式存儲(chǔ)和處理、自組織、自適應(yīng)以及自學(xué)習(xí)能力，特別適合需要同時(shí)考慮許多因素和條件、模糊的信息處理。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為解決大復(fù)雜度問(wèn)題提供了一種相對(duì)來(lái)說(shuō)比較有效的簡(jiǎn)單方法，其中目前應(yīng)用最廣泛的模型之一是BP（Back Propagation）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。本研究根據(jù)專(zhuān)家經(jīng)驗(yàn)，建立影響實(shí)驗(yàn)室檢測(cè)工作質(zhì)量的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，運(yùn)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)指標(biāo)的風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)進(jìn)行綜合評(píng)判，找出高風(fēng)險(xiǎn)實(shí)驗(yàn)室，為實(shí)驗(yàn)室有效管理提供科學(xué)決策依據(jù)。

2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本原理

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種按誤差逆?zhèn)鞑ニ惴ㄓ?xùn)練的多層前饋網(wǎng)絡(luò)[1]，由輸入層、隱含層和輸出層組成，隱含層可以是一層或多層，其拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)見(jiàn)圖1。

圖1 BP網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)

BP網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)過(guò)程由兩部分組成：正向傳播和反向傳播。當(dāng)正向傳播時(shí)，輸入信息從輸入層經(jīng)隱單元層處理后傳向輸出層，每一層神經(jīng)元的狀態(tài)只影響下一層的神經(jīng)元狀態(tài)；如果在輸出層得不到希望的輸出，則轉(zhuǎn)入反向傳播，將誤差信號(hào)沿原來(lái)的神經(jīng)元連接通路返回，返回過(guò)程中，逐一修改各層神經(jīng)元連接的權(quán)值。這種過(guò)程不斷迭代，最后使得信號(hào)誤差達(dá)到允許范圍內(nèi)。

BP網(wǎng)絡(luò)中隱含層的層數(shù)和每層節(jié)點(diǎn)的個(gè)數(shù)決定了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜度。理論上已經(jīng)證明，在不限制隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)的情況下，只有一個(gè)隱含層的BP網(wǎng)絡(luò)可以實(shí)現(xiàn)任意非線性映射。因此，本研究使用具有單隱含層的BP網(wǎng)絡(luò)。

3 檢測(cè)工作質(zhì)量風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)模型構(gòu)建

3.1 評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

實(shí)驗(yàn)室檢測(cè)工作是指從實(shí)驗(yàn)室接樣開(kāi)始到檢測(cè)結(jié)果輸出的整個(gè)過(guò)程，其質(zhì)量控制主要包括7個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)[2]：人員、儀器設(shè)備、樣品、關(guān)鍵性消耗器材、檢測(cè)方法、設(shè)施和環(huán)境條件、檢測(cè)實(shí)驗(yàn)室質(zhì)量控制的實(shí)施。將上述7個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)設(shè)為一級(jí)指標(biāo)，在此基礎(chǔ)上，結(jié)合日常實(shí)驗(yàn)室管理經(jīng)驗(yàn)，分別對(duì)應(yīng)設(shè)計(jì)出具體可實(shí)施評(píng)價(jià)的二級(jí)指標(biāo)，形成實(shí)驗(yàn)室檢測(cè)工作質(zhì)量風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系框架（見(jiàn)表1）。

表1 實(shí)驗(yàn)室檢測(cè)工作質(zhì)量風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

（續(xù)表）

人員、儀器設(shè)備一級(jí)指標(biāo)選取某一實(shí)驗(yàn)室若干組實(shí)際人員、設(shè)備進(jìn)行逐個(gè)評(píng)價(jià)，并將個(gè)體評(píng)價(jià)結(jié)果取均值匯總為實(shí)驗(yàn)室整體人員、儀器設(shè)備評(píng)價(jià)結(jié)果；樣品、關(guān)鍵性消耗器材、檢測(cè)方法、設(shè)施和環(huán)境條件、檢測(cè)實(shí)驗(yàn)室質(zhì)量控制等一級(jí)指標(biāo)作為實(shí)驗(yàn)室管理整體評(píng)價(jià)指標(biāo)，按單個(gè)實(shí)驗(yàn)室進(jìn)行整體評(píng)價(jià)，并采取專(zhuān)家評(píng)價(jià)打分法取得數(shù)據(jù)。最終將各一級(jí)指標(biāo)評(píng)價(jià)結(jié)果取均值匯總，成為實(shí)驗(yàn)室整體檢測(cè)工作質(zhì)量評(píng)價(jià)結(jié)果。

3.2 模型構(gòu)建

3.2.1 網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)

采用3層BP網(wǎng)絡(luò)，輸入層為實(shí)驗(yàn)室檢測(cè)工作質(zhì)量風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)數(shù)據(jù)并按一級(jí)指標(biāo)分別建立7個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，輸出層為各一級(jí)指標(biāo)評(píng)價(jià)結(jié)果，中間為隱含層。

（1）輸入、輸出層節(jié)點(diǎn)數(shù)確定。實(shí)驗(yàn)室檢測(cè)工作質(zhì)量風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)分為7個(gè)一級(jí)指標(biāo)，各有4-10個(gè)二級(jí)指標(biāo)作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入，因此輸入神經(jīng)元節(jié)點(diǎn)數(shù)n為各一級(jí)指標(biāo)下含的二級(jí)指標(biāo)個(gè)數(shù)。各一級(jí)指標(biāo)輸出神經(jīng)元為評(píng)價(jià)的結(jié)果，評(píng)價(jià)結(jié)果只有1個(gè)，因此輸出神經(jīng)元節(jié)點(diǎn)數(shù)m=1。

（2）隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)確定。隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)與問(wèn)題的要求、輸入輸出神經(jīng)元的多少有著直接關(guān)系。如果隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)選擇太少，會(huì)降低BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的容錯(cuò)性和自適應(yīng)性，網(wǎng)絡(luò)難以處理較復(fù)雜問(wèn)題，導(dǎo)致訓(xùn)練不出理想結(jié)果；如果隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)選擇太多，將使網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練時(shí)間急劇增加，而且過(guò)多的處理單元容易使網(wǎng)絡(luò)具有過(guò)多的信息處理能力，甚至將訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)中沒(méi)有意義的信息也記住，這時(shí)網(wǎng)絡(luò)難以分辨數(shù)據(jù)中真正的模式。本研究依據(jù)文獻(xiàn)資料[3]中經(jīng)驗(yàn)公式計(jì)算得到各一級(jí)指標(biāo)隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)為5-9，并經(jīng)過(guò)實(shí)際測(cè)試，得出最佳隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)為10-25，例如人員一級(jí)指標(biāo)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)形成9-25-13層網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)（見(jiàn)圖2）。

圖2 人員一級(jí)指標(biāo)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu)

（3）模型建立。選用Matlab2011b神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱中的Newff函數(shù)來(lái)初始化網(wǎng)絡(luò)，傳遞函數(shù)為tansig，訓(xùn)練函數(shù)為trainlm，學(xué)習(xí)函數(shù)值為trainlim,性能默認(rèn)值mse。所訓(xùn)練的模型參數(shù)設(shè)定為：訓(xùn)練步數(shù)為1000，網(wǎng)絡(luò)性能目標(biāo)誤差為0.0001，學(xué)習(xí)率為0.01，動(dòng)量常數(shù)為0.9。最后按照此參數(shù)調(diào)用優(yōu)化trainlim算法來(lái)訓(xùn)練所建立的網(wǎng)絡(luò)，訓(xùn)練過(guò)程達(dá)到設(shè)定的參數(shù)時(shí)，自動(dòng)停止訓(xùn)練。

3.2.2 數(shù)據(jù)處理

對(duì)于實(shí)驗(yàn)室檢測(cè)工作質(zhì)量風(fēng)險(xiǎn)管理來(lái)說(shuō)，采集到的樣本數(shù)據(jù)多是定性數(shù)據(jù)。為了加快網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練速度和準(zhǔn)確度，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所處理的一般是數(shù)值在[0,1]區(qū)間的數(shù)據(jù)，并在[0.2，0.8]因區(qū)間內(nèi)有較好的重現(xiàn)性，因此需要在研究中將采集到的定性數(shù)據(jù)事先進(jìn)行處理。

在本研究中，假設(shè)同一級(jí)指標(biāo)權(quán)重相同，將二級(jí)指標(biāo)的定性數(shù)據(jù)每個(gè)按0.2-0.8評(píng)分，評(píng)價(jià)指標(biāo)與對(duì)應(yīng)的數(shù)值見(jiàn)表2。

表2 評(píng)價(jià)指標(biāo)對(duì)應(yīng)的分?jǐn)?shù)轉(zhuǎn)換表

3.2.3 結(jié)果匯總

本模型根據(jù)7個(gè)一級(jí)評(píng)價(jià)指標(biāo)分別建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。人員、儀器設(shè)備神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出數(shù)據(jù)為個(gè)體數(shù)據(jù)，需要將該數(shù)據(jù)按輸出結(jié)果取平均值；將人員、儀器設(shè)備輸出結(jié)果的平均值與樣品、關(guān)鍵性消耗器材、檢測(cè)方法、設(shè)施和環(huán)境條件、檢測(cè)實(shí)驗(yàn)室質(zhì)量控制的輸出結(jié)果求均值匯總并進(jìn)行歸一化后得出實(shí)驗(yàn)室最終的整體檢測(cè)工作質(zhì)量評(píng)價(jià)結(jié)果（[0,1]區(qū)間內(nèi)）。

歸一化公式為：y=(x-MinValue)/(MaxValue-MinValue)

式中：x、y分別為轉(zhuǎn)換前、后的值，MaxValue、MinValue分別為樣本的最大值和最小值，即0.8和0.2。

該評(píng)價(jià)結(jié)果數(shù)值越高表明實(shí)驗(yàn)室檢測(cè)工作質(zhì)量越良好，≥0.8為優(yōu)秀，0.8-0.4之間為中等，≤0.4需要高度重視并進(jìn)行整改。

4 應(yīng)用舉例

4.1 模型訓(xùn)練

訓(xùn)練樣本的科學(xué)選擇關(guān)系到網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的有效性。本研究根據(jù)實(shí)驗(yàn)室管理專(zhuān)家經(jīng)驗(yàn)，選擇11個(gè)實(shí)驗(yàn)室數(shù)據(jù)為訓(xùn)練集，并分別建立7個(gè)一級(jí)指標(biāo)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，按模型建立中給定的參數(shù)進(jìn)行訓(xùn)練。

（1）人員、儀器設(shè)備一級(jí)指標(biāo)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練

由于篇幅關(guān)系，下面僅展示11個(gè)實(shí)驗(yàn)室數(shù)據(jù)中的一組，共11個(gè)數(shù)據(jù)，按數(shù)據(jù)處理規(guī)則轉(zhuǎn)換為[0.2,0.8]區(qū)間的數(shù)據(jù)作為輸入樣本，專(zhuān)家打分結(jié)果作為訓(xùn)練的期望值，進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練，見(jiàn)表3。

表3 人員、儀器設(shè)備一組訓(xùn)練樣本

（續(xù)表）

（2）樣品等一級(jí)指標(biāo)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練

對(duì)樣品、關(guān)鍵性消耗器材、檢測(cè)方法、設(shè)施和環(huán)境條件、檢測(cè)實(shí)驗(yàn)室質(zhì)量控制等一級(jí)指標(biāo)神經(jīng)，選11個(gè)實(shí)驗(yàn)室數(shù)據(jù)，按數(shù)據(jù)處理規(guī)則轉(zhuǎn)換為[0.2,0.8]區(qū)間的數(shù)據(jù)作為輸入樣本，專(zhuān)家打分結(jié)果作為訓(xùn)練的期望值，進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練，見(jiàn)表4。

表4 樣品等一級(jí)指標(biāo)訓(xùn)練樣本

（續(xù)表）

（3）線性回歸情況

經(jīng)過(guò)訓(xùn)練，7個(gè)一級(jí)指標(biāo)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型線性回歸R值均達(dá)0.8以上，說(shuō)明神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的回歸性較好。由于篇幅關(guān)系，圖3僅展示人員一級(jí)指標(biāo)線性回歸情況。

圖3 人員一級(jí)指標(biāo)線性回歸圖

4.2 測(cè)試樣本

本研究抽取2個(gè)實(shí)驗(yàn)室的實(shí)際評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)作為測(cè)試樣本，按模型建立中給定的參數(shù)進(jìn)行仿真測(cè)試。

（1）對(duì)人員、儀器設(shè)備一級(jí)指標(biāo)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行仿真，并將模型輸出結(jié)果取平均值，見(jiàn)表5-1、表5-2。

表5 -1 人員、儀器設(shè)備一級(jí)指標(biāo)測(cè)試樣本1

表5 -2 人員、儀器設(shè)備一級(jí)指標(biāo)測(cè)試樣本2

（2）對(duì)樣品等一級(jí)指標(biāo)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行仿真，模型輸出結(jié)果見(jiàn)表6。

表6 樣品等一級(jí)指標(biāo)測(cè)試樣本

（3）測(cè)試樣本結(jié)果匯總。將各測(cè)試樣本的一級(jí)指標(biāo)輸出結(jié)果進(jìn)行歸一化（[0，1]區(qū)間）并進(jìn)行取平均值，得到實(shí)驗(yàn)室整體檢測(cè)工作質(zhì)量分值（見(jiàn)表7）。測(cè)試樣本1經(jīng)歸一化后的分值為0.8070，說(shuō)明該實(shí)驗(yàn)室整體檢測(cè)工作質(zhì)量處于良好狀態(tài)，整體檢測(cè)風(fēng)險(xiǎn)較小。測(cè)試樣本2經(jīng)歸一化后的分值為0.5853，說(shuō)明該實(shí)驗(yàn)室整體檢測(cè)工作質(zhì)量處于中等狀態(tài)，有一定的整體檢測(cè)風(fēng)險(xiǎn)，需加強(qiáng)工作質(zhì)量管理。專(zhuān)家對(duì)該2個(gè)實(shí)驗(yàn)室的打分分別為0.8和0.6分，測(cè)試結(jié)果與專(zhuān)家評(píng)定基本一致。

表7 測(cè)試樣本實(shí)驗(yàn)室整體檢測(cè)工作質(zhì)量評(píng)價(jià)結(jié)果匯總表

5 結(jié)論

本研究建立的影響實(shí)驗(yàn)室檢測(cè)工作質(zhì)量的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，運(yùn)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立風(fēng)險(xiǎn)分析評(píng)價(jià)模型，對(duì)7個(gè)關(guān)鍵風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)進(jìn)行逐個(gè)評(píng)價(jià)，對(duì)實(shí)驗(yàn)室檢測(cè)工作質(zhì)量進(jìn)行綜合量化，得出實(shí)驗(yàn)室整體檢測(cè)工作質(zhì)量風(fēng)險(xiǎn)量化數(shù)據(jù)。研究結(jié)果有利于在實(shí)驗(yàn)室管理工作中找出不同風(fēng)險(xiǎn)程度的實(shí)驗(yàn)室，為實(shí)驗(yàn)室有效管理提供科學(xué)決策依據(jù)。

［1］應(yīng)海松.小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在鐵礦石檢驗(yàn)中的應(yīng)用[M].北京：冶金工業(yè)出版社，2010.

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