喬維德，孔廣坤

（1.無錫開放大學(xué) 科研與質(zhì)量控制處，江蘇 無錫 214011；2.無錫市凱諾物流有限公司 行政后勤部，江蘇 無錫 214125）

食品冷鏈物流企業(yè)績效評價(jià)模型研究

喬維德1，孔廣坤2

（1.無錫開放大學(xué) 科研與質(zhì)量控制處，江蘇 無錫 214011；2.無錫市凱諾物流有限公司 行政后勤部，江蘇 無錫 214125）

針對目前食品冷鏈物流企業(yè)績效評價(jià)過程中存在的問題，提出應(yīng)用層次分析法（AHP）構(gòu)建食品冷鏈物流企業(yè)績效評價(jià)指標(biāo)體系及其指標(biāo)權(quán)重，建立基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的食品冷鏈物流企業(yè)績效評價(jià)模型，采取人工魚群-蛙跳混合算法（AFS-FLA）訓(xùn)練優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)參數(shù).仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析表明：該評價(jià)方法大大提高了食品冷鏈物流企業(yè)績效評價(jià)的客觀性、快速性和精準(zhǔn)度.

層次分析法；人工魚群-蛙跳算法；BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；食品冷鏈物流；企業(yè)績效評價(jià)

0 引言

隨著經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展，人們的生活水平不斷提高，社會(huì)對于低溫冷凍品的需求越來越大，人們對于低溫冷凍品的要求也越來越高，而食品冷鏈物流體系的出現(xiàn)正滿足了人們對新鮮健康營養(yǎng)食品的需要.因此，如何保證低溫冷凍食品的安全、放心、營養(yǎng)，已成為冷鏈物流建設(shè)的首要問題.所謂食品冷鏈物流，是指冷藏冷凍類食品在生產(chǎn)、貯藏運(yùn)輸、銷售，到消費(fèi)前的各個(gè)環(huán)節(jié)中始終保持規(guī)定的低溫環(huán)境條件，以保證食品質(zhì)量、減少食品損耗防止污染的特殊供應(yīng)鏈系統(tǒng).食品冷鏈物流的范圍不僅包括初級(jí)農(nóng)產(chǎn)品（蔬菜、肉、禽、蛋等）、加工食品（速凍食品、禽、肉與水產(chǎn)品等包裝熟食，冰淇淋和奶制品、快餐原料等），還包括藥品等特殊商品.食品冷鏈物流企業(yè)貫穿于整個(gè)冷鏈物流環(huán)節(jié)，對整個(gè)食品冷鏈物流的質(zhì)量起著決定性的作用，所以對食品冷鏈物流企業(yè)的業(yè)績進(jìn)行評價(jià)有助于對冷鏈物流系統(tǒng)的完善和提高[1].目前許多學(xué)者對此領(lǐng)域已開展相關(guān)研究，并取得系列成果.王芳[2]從企業(yè)經(jīng)濟(jì)、作業(yè)流程、客戶服務(wù)等3個(gè)層面的指標(biāo)因素考慮，提出了用于食品冷鏈物流企業(yè)績效評價(jià)的指標(biāo)體系，構(gòu)建基于物元分析的績效等級(jí)評價(jià)模型.黃向榮等[3]建立基于熵權(quán)和灰色關(guān)聯(lián)分析的食品冷鏈物流企業(yè)績效評價(jià)模型，模型采取熵權(quán)法對各績效評價(jià)指標(biāo)加以賦權(quán)，避免了傳統(tǒng)灰色關(guān)聯(lián)分析中專家主觀評價(jià)指標(biāo)權(quán)重的不確定性和隨意性，從一定程度上提高灰色關(guān)聯(lián)評價(jià)精度.鮑珍珍等[4]結(jié)合物流企業(yè)特點(diǎn)，設(shè)計(jì)基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和層次分析的評價(jià)模型，對第三方物流企業(yè)的綜合實(shí)力進(jìn)行評價(jià)分析.姜超雁等[5]從財(cái)務(wù)層面、業(yè)務(wù)層面和客戶層面等提出適宜中小型第三方物流企業(yè)發(fā)展的績效評價(jià)指標(biāo)體系，采取層次分析法確定指標(biāo)體系中各指標(biāo)的比例權(quán)重，建立物流企業(yè)模糊綜合評價(jià)模型.姜華等[6]將層次分析法和模糊綜合評價(jià)法兩者有機(jī)結(jié)合起來，構(gòu)建AHP-模糊綜合評價(jià)的第三方物流企業(yè)績效評估模型.劉晶璟[7]利用具有高度非線性映射的遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（即GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）對第三方物流企業(yè)客戶服務(wù)質(zhì)量進(jìn)行評價(jià)，等等.以上這些方法在不同程度上均取得一定效果，但不夠完善，主要表現(xiàn)在：對于食品冷鏈物流企業(yè)的評價(jià)主要采取傳統(tǒng)層次分析法、模糊綜合評價(jià)法等，評價(jià)主觀隨意性較大，評價(jià)結(jié)果與實(shí)際值往往存在較大誤差；由于冷鏈物流系統(tǒng)具有較強(qiáng)非線性、時(shí)滯性以及不確定性，仍單一采取傳統(tǒng)評價(jià)方法，難以對食品冷鏈物流企業(yè)績效實(shí)現(xiàn)客觀、精準(zhǔn)評價(jià)，建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型可以克服這一評價(jià)缺陷，但BP算法、遺傳算法等存在收斂速度慢、計(jì)算量大、易陷入局部最優(yōu)等明顯不足，所以筆者之前提出了一種新穎的人工魚群-蛙跳混合算法（SFS-FLA）[8]，該算法具有很好的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化性能.為此，本研究以食品冷鏈物流企業(yè)為研究對象，在分析影響食品冷鏈物流企業(yè)績效的各要素基礎(chǔ)上，采用層次分析法（AHP）構(gòu)建食品冷鏈物流企業(yè)績效評價(jià)指標(biāo)體系，構(gòu)建BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的食品冷鏈物流企業(yè)績效評價(jià)模型，并且采取人工魚群-蛙跳混合算法訓(xùn)練優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評價(jià)模型，用來對食品冷鏈物流企業(yè)的績效水平進(jìn)行科學(xué)、有效、客觀評價(jià)，從而明確企業(yè)在整個(gè)食品冷鏈物流行業(yè)中的競爭力等級(jí)，為食品冷鏈物流企業(yè)及及其整個(gè)行業(yè)的健康、快速發(fā)展提供參考依據(jù).

1 食品冷鏈物流企業(yè)績效評價(jià)原理

圖1為食品冷鏈物流企業(yè)績效評價(jià)的原理示意圖，先應(yīng)用AHP法構(gòu)建食品冷鏈物流企業(yè)績效評價(jià)指標(biāo)體系，確定各項(xiàng)指標(biāo)綜合權(quán)重；從食品冷鏈物流企業(yè)中選取相關(guān)指標(biāo)數(shù)據(jù)，建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評價(jià)模型，并將指標(biāo)數(shù)據(jù)作為模型的訓(xùn)練樣本和測試樣本.通過AHP法與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的有機(jī)結(jié)合，能最大限度克服冷鏈物流企業(yè)績效評價(jià)過程中的主觀及人為因素，從而使評價(jià)結(jié)果更科學(xué)、更客觀.

圖1 食品冷鏈物流企業(yè)績效評價(jià)原理示意圖

2 食品冷鏈物流評價(jià)指標(biāo)體系構(gòu)建

2.1 建立遞階層次結(jié)構(gòu)

因?yàn)槭称防滏溛锪鲗儆谝粋€(gè)特殊而復(fù)雜的系統(tǒng)，它融合了一般物流和冷鏈的特點(diǎn)，因此，采用層次分析法構(gòu)建食品冷鏈物流企業(yè)績效評價(jià)指標(biāo)體系時(shí)，必須引入系統(tǒng)工程的思維方法，遵循科學(xué)性、客觀性、目的性和可比性原則，同時(shí)注重共性與個(gè)性相結(jié)合、定量與定性相結(jié)合.評價(jià)既要保證普遍性，又要考慮其特殊性，評價(jià)以定量指標(biāo)為主、定性指標(biāo)為輔，以保證評價(jià)結(jié)果更加客觀、合理、準(zhǔn)確.影響食品冷鏈物流企業(yè)績效的因素錯(cuò)綜復(fù)雜，結(jié)合冷鏈物流的特點(diǎn)，對食品冷鏈物流企業(yè)進(jìn)行績效評價(jià)，不僅考慮經(jīng)濟(jì)指標(biāo)，如現(xiàn)金周轉(zhuǎn)率、利潤增長率、冷鏈物流總成本等，還要考慮作業(yè)流程指標(biāo)和客戶服務(wù)指標(biāo)，如冷庫利用率、冷鏈物流操作規(guī)范程度、客戶滿意度、食品安全事故發(fā)生率等影響因素，而且各影響因素之間也存在一定關(guān)聯(lián).建立如表1所示的食品冷鏈物流企業(yè)績效評價(jià)的3層結(jié)構(gòu)模型，模型含目標(biāo)層（A）、一級(jí)指標(biāo)層（B）和二級(jí)指標(biāo)層（C），其中二級(jí)指標(biāo)層有16項(xiàng)指標(biāo).

表1 食品冷鏈物流企業(yè)績效評價(jià)層次結(jié)構(gòu)

1.2 確定指標(biāo)權(quán)重

應(yīng)用1-9比率標(biāo)度法確定食品冷鏈物流企業(yè)績效評價(jià)的權(quán)重判斷矩陣A-B，B1-C，B2-C，B3-C，通過推算判斷矩陣特征向量且進(jìn)行歸一化處理后，求取各項(xiàng)指標(biāo)權(quán)重及其合成權(quán)重，如表2-表5所示.表6為食品冷鏈物流企業(yè)績效評價(jià)的二級(jí)指標(biāo)層各指標(biāo)因素相對于目標(biāo)層的綜合權(quán)重.

表2 權(quán)重判斷矩陣A-B

表3 權(quán)重判斷矩陣B1-C

表4 權(quán)重判斷矩陣B2-C

表5 權(quán)重判斷矩陣B3─C

表6 食品冷鏈物流評價(jià)指標(biāo)合成權(quán)重

3 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的食品冷鏈物流企業(yè)績效評價(jià)

圖2為食品冷鏈物流企業(yè)績效評價(jià)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu)圖.

圖2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評價(jià)模型結(jié)構(gòu)

BP網(wǎng)絡(luò)通過學(xué)習(xí)訓(xùn)練，不斷優(yōu)化輸入與隱含層間連接權(quán)值ωij、隱含與輸出層間連接權(quán)值Tki以及隱含層和輸出層節(jié)點(diǎn)閾值θi，θk等參數(shù)，最終使網(wǎng)絡(luò)實(shí)際輸出S與期望輸出Q間誤差減小至設(shè)定的誤差范圍.BP網(wǎng)絡(luò)初始結(jié)構(gòu)參數(shù)的選取對網(wǎng)絡(luò)輸出影響很大[9，10]，鑒于BP算法存在收斂緩慢、對網(wǎng)絡(luò)初始權(quán)值等參數(shù)比較敏感、容易陷入局部極值等不足和問題[11]，筆者采取人工魚群-蛙跳混合算法訓(xùn)練優(yōu)化BP網(wǎng)絡(luò)，以獲取BP網(wǎng)絡(luò)的最佳初始權(quán)值和閾值.該混合算法充分發(fā)揮人工魚群算法全局搜索速度快和蛙跳算法局部搜尋能力強(qiáng)優(yōu)勢，通過有效融合能克服兩種算法的缺陷，保證算法的尋優(yōu)精度和速度.人工魚群-蛙跳混合算法訓(xùn)練優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的流程如圖3所示[8].在算法初始化參數(shù)時(shí)由隨機(jī)函數(shù)產(chǎn)生一定數(shù)量個(gè)體，自動(dòng)生成BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多組連接權(quán)值和閾值，組成人工魚群.通過人工魚群-蛙跳混合算法搜尋個(gè)體最優(yōu)位置，最優(yōu)位置代入BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的最佳初始連接權(quán)值和初始閾值，通過對BP網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)訓(xùn)練，不斷調(diào)整權(quán)值和閾值，直至滿足終止條件（均方誤差最小或達(dá)到最大迭代次數(shù)）.均方誤差E定義為：

其中，Qjk表示第j個(gè)訓(xùn)練樣本在第k個(gè)輸出節(jié)點(diǎn)處期望輸出，Sjk表示第j個(gè)訓(xùn)練樣本在第k個(gè)輸出節(jié)點(diǎn)處網(wǎng)絡(luò)輸出，m是輸出節(jié)點(diǎn)數(shù)，n是訓(xùn)練樣本數(shù).

圖3 人工魚群-蛙跳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)流程

4 食品冷鏈物流企業(yè)績效評價(jià)應(yīng)用

4.1 指標(biāo)數(shù)據(jù)預(yù)處理

食品冷鏈物流企業(yè)績效評價(jià)指標(biāo)中共有定量指標(biāo)和定性指標(biāo)兩種，其中正向型定量指標(biāo)包含利潤增長率、冷庫利用率、準(zhǔn)時(shí)交貨率等，負(fù)向型定量指標(biāo)有冷鏈物流總成本、食品貨損率、食品安全事故發(fā)生率等.定性指標(biāo)如冷鏈物流操作規(guī)范程度、冷鏈物流信息化程度、食品質(zhì)量等.由于評價(jià)指標(biāo)量綱及其單位各異，首先需對指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，即按式（2）和式（3）分別對正向、負(fù)向型定量指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理[12].

式中，p1（k）、p2（k）分別表示正向、負(fù)向型指標(biāo)數(shù)據(jù)經(jīng)過歸一化處理后值，xkmax、xkmin分別表示第k個(gè)指標(biāo)數(shù)據(jù)的最大和最小值.

定性指標(biāo)數(shù)據(jù)首先通過領(lǐng)域?qū)＜液驮u審人員現(xiàn)場考核并按百分制打分，將定性指標(biāo)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成定量指標(biāo)數(shù)據(jù)形式，然后再按上述正向型、負(fù)向型定量指標(biāo)歸一化數(shù)據(jù)處理方法將0-100數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成0-1值.

4.2 BP網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)及樣本

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)為16-10-1，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入量為經(jīng)過歸一化處理后的食品冷鏈物流企業(yè)績效評價(jià)指標(biāo)值，BP 網(wǎng)絡(luò)輸出 S 為評價(jià)結(jié)果，S 有[1-0.9]、（0.9-0.8]、（0.8-0.6]、（0.6-0.5]、（0.5-0）5 個(gè)等次，分別對應(yīng)優(yōu)秀、良好、一般、較差、差.表7為從無錫、蘇州、常州等地選取的部分食品冷鏈物流企業(yè)績效評價(jià)指標(biāo)數(shù)據(jù)樣本，樣本包含訓(xùn)練樣本（序號(hào)為1-45，因版面限制部分略）和測試樣本（序號(hào)為46-50），分別用來訓(xùn)練和測試BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；C11，C12…，C34為評價(jià)指標(biāo)，得分（Q）為通過層次分析法推算得出的食品冷鏈物流企業(yè)績效評價(jià)的綜合得分，即C11，C12…，C34各評價(jià)指標(biāo)數(shù)據(jù)與表6中各指標(biāo)合成權(quán)重的乘積之和，以該綜合得分作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的期望輸出量Q.

表7 用于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練和測試數(shù)據(jù)樣本

4.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練及測試結(jié)果

人工魚群-蛙跳算法選取的初始參數(shù)為：人工魚群數(shù)目為200，人工魚感知范圍rang=0.80，人工魚移動(dòng)的最大步長step=0.65，魚群擁擠度因子λ=0.586，魚群最大迭代次數(shù)為300，人工魚的試探最大次數(shù)number=35；蛙群青蛙數(shù)量為200，蛙群子群體內(nèi)數(shù)量為30，子群內(nèi)最大迭代更新次數(shù)為20.BP網(wǎng)絡(luò)目標(biāo)誤差精度10-4，BP網(wǎng)絡(luò)最大迭代次數(shù)為800.應(yīng)用Matlab 7.0仿真軟件，輸入表7中的訓(xùn)練樣本至BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò).表8為測試樣本的測試結(jié)果，列出的樣本46-50這5家食品冷鏈物流企業(yè)績效評價(jià)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出值與期望輸出的相對誤差最大不超過0.9%，網(wǎng)絡(luò)輸出的食品冷鏈物流企業(yè)績效評價(jià)等級(jí)與期望輸出完全一致.由此可見，本研究設(shè)計(jì)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評價(jià)模型有較強(qiáng)泛化能力，能很好地?cái)M合行業(yè)領(lǐng)域?qū)＜业脑u價(jià)思維，對食品冷鏈物流企業(yè)績效作出客觀、真實(shí)、高效、精準(zhǔn)的評價(jià).

表8 測試樣本誤差及評價(jià)結(jié)果

4.4 仿真結(jié)果比較

將用于食品冷鏈物流企業(yè)績效評價(jià)的樣本數(shù)據(jù)輸入BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，先后采取已有文獻(xiàn)中的BP算法、GA-BP算法、人工魚群-蛙跳算法分別優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評價(jià)模型訓(xùn)練好后再各自選用46-50樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行測試評價(jià)，測試性能比較結(jié)果如表9所示，從表中分析知，由人工魚群-蛙跳算法優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練速度最快、誤差最小、評價(jià)準(zhǔn)確率最高.

表9 不同算法性能比較

5 結(jié)語

采用層次分析法建立食品冷鏈物流企業(yè)績效評價(jià)指標(biāo)體系，并確定各指標(biāo)因素權(quán)重；針對傳統(tǒng)BP算法等存在的不足與缺陷，采取一種新穎的人工魚群-蛙跳混合算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)初始權(quán)值、閾值等初始結(jié)構(gòu)參數(shù)；通過對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練和測試的仿真分析表明，該BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型應(yīng)用于食品冷鏈物流企業(yè)績效評價(jià)，具有評價(jià)速度快、準(zhǔn)確度高、智能化程度高的明顯優(yōu)勢，為食品冷鏈物流企業(yè)的績效綜合評價(jià)提供一種嶄新的思路和方法，并且對于食品冷鏈物流企業(yè)的正常運(yùn)營與高效管理具有較高的借鑒價(jià)值與指導(dǎo)意義.

[1]徐耀群，倪超.食品冷鏈物流配送績效評價(jià)述評[J].哈爾濱商業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)（社會(huì)科學(xué)版），2014，（6）：38-42.

[2]王芳.食品冷鏈物流企業(yè)績效評價(jià)物元模型研究[J].物流技術(shù)，2012，31（11）：294-296.

[3]黃向榮，謝如鶴.基于熵權(quán)灰色關(guān)聯(lián)的食品冷鏈物流企業(yè)績效評價(jià)[J].廣州大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2009，8（4）：87-90.

[4]鮑珍珍，朱沛.基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和層次分析法的第三方物流企業(yè)評價(jià)[J].物流工程與理，2013，35（9）：109-111.

[5]姜超雁，真虹，高潔.基于模糊綜合評價(jià)法的中小型第三方物流企業(yè)績效評價(jià)[J].上海海事大學(xué)學(xué)報(bào)，2011，32（1）：86-90.

[6]姜華，劉洋，楊靜.基于AHP-模糊綜合評價(jià)法的第三方物流企業(yè)績效評估應(yīng)用[J].物流技術(shù)，2015，34（1）：171-173.

[7]劉晶璟.基于GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的第三方物流企業(yè)客戶服務(wù)質(zhì)量評價(jià)研究[J].物流科技，2015，（1）：59-62.

[8]喬維德.基于人工魚群-蛙跳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的變壓器故障診斷[J].常熟理工學(xué)院學(xué)報(bào)，2016，30（4）：70-74.

[9]喬維德.一種改進(jìn)的提升機(jī)同步電機(jī)直接轉(zhuǎn)矩控制[J].鹽城工學(xué)院學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2017，30（1）：28-33.

[10]喬維德，周曉謀.一種井下瓦斯傳感器故障辨識(shí)方法[J].石家莊學(xué)院學(xué)報(bào)，2017，19（3）：46-52.

[11]喬維德.一種永磁同步電機(jī)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID速度控制研究[J].常熟理工學(xué)院學(xué)報(bào)，2017，31（4）：35-40.

[12]喬維德.基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)電產(chǎn)品綠色度評價(jià)方法[J].溫州職業(yè)技術(shù)學(xué)院學(xué)報(bào)，2017，17（2）：33-37.

A Research on Performance Evaluation Model of Food Cold Chain Logistics Enterprises

QIAO Wei-de1,KONG Guang-kun2
(1.Dept.of Scientific Researchamp;Quality Control,Wuxi Open University,Wuxi,Jiangsu 214011,China;2.Dept.of Administrative Logistics,Wuxi Kaino Logistics Co.Ltd,Wuxi,Jiangsu 214125,China)

In view of the existing problems in the performance evaluation of food cold chain logistics enterprises,this paper proposes the application of analytic hierarchy process(AHP)to construct the performance evaluation index system and its index weight of food cold chain logistics enterprises,establishes the performance evaluation model of food cold chain logistics enterprise based on BP neural network,and takes the artificial fish-frog(AFS-FLA)algorithm to optimize the structure parameters of BP artificial neural network training.The simulation experiment results show that the evaluation method greatly improves the objectivity,rapidity and precision of the performance evaluation of the food cold chain logistics enterprises.

analytic hierarchy process;AFS-FLA;BP neural network;food cold chain logistics;enterprise performance evaluation

F252

A

1673-1972（2017）06-0027-08

2017-09-04

無錫市社會(huì)事業(yè)領(lǐng)軍人才資助項(xiàng)目（WX530/2017010）

喬維德（1967-），男，江蘇寶應(yīng)人，教授，主要從事電機(jī)智能控制、機(jī)電設(shè)備監(jiān)測與故障診斷研究.

（責(zé)任編輯 王穎莉）