馬立艷 陳桂芬

摘要：為提高基層企業(yè)管理效率，根據(jù)吉林省東豐縣開發(fā)區(qū)2015年企業(yè)調查數(shù)據(jù)，使用粗糙集與RBF神經(jīng)網(wǎng)絡算法結合算法對企業(yè)工業(yè)生產(chǎn)總值、用電量、用工量等3個主要影響因素進行分析，并根據(jù)各參數(shù)之間差異劃分企業(yè)等級。研究結果表明：根據(jù)算法對數(shù)據(jù)分類結果，該結果與東豐縣開發(fā)區(qū)企業(yè)分級情況比較接近，說明基于粗糙集RBF神經(jīng)網(wǎng)絡算法， 是一種在企業(yè)綠色發(fā)展分級方面有效的評價方法;通過2種算法之間的可視化圖形對比，得出粗糙集RBF神經(jīng)網(wǎng)絡算法較 BP神經(jīng)網(wǎng)絡算法分類效果更加明顯; 因而，基于 粗糙集RBF神經(jīng)網(wǎng)絡算法對東豐縣開發(fā)區(qū)進行企業(yè)劃分準確性強、效率高、易于推廣，為東豐縣開發(fā)區(qū)關于企業(yè)管理工作起到技術指導作用。

關鍵詞：東豐縣開發(fā)區(qū);綠色發(fā)展;BP神經(jīng)網(wǎng)絡;RBF神經(jīng)網(wǎng)絡;粗糙集

中圖分類號：S-3文獻標識碼：ADOI：10.19754/j.nyyjs.20190615002

引言

企業(yè)是開發(fā)區(qū)生存與發(fā)展的重要基礎，企業(yè)的綠色發(fā)展是開發(fā)區(qū)健康發(fā)展的重要保障，確保開發(fā)區(qū)可持續(xù)發(fā)展的核心基礎保障，經(jīng)濟發(fā)展、綠色發(fā)展、科技發(fā)展成為開發(fā)區(qū)企業(yè)發(fā)展的3個重要因素[15]。以往對于企業(yè)的評估中，企業(yè)經(jīng)濟發(fā)展作為評估企業(yè)的重中之重，然后系統(tǒng)分析企業(yè)經(jīng)濟總值、納稅值等情況[16]，根據(jù)單一的經(jīng)濟數(shù)據(jù)決定企業(yè)在園區(qū)內的幫扶力度和去留等工作，然而企業(yè)的規(guī)模、發(fā)展都不是均一的，是隨著社會因素的總體影響的，使用單一的幫扶企業(yè)政策既不能滿足多數(shù)企業(yè)的需求，甚至會使高能耗、高污染的企業(yè)在開發(fā)區(qū)中密集出現(xiàn)。于是，各地開發(fā)區(qū)紛紛提出了綠色企業(yè)，根據(jù)企業(yè)多種變量來確定最適合區(qū)內發(fā)展的企業(yè)，目標是在降低能耗、提高科技的前提下，企業(yè)經(jīng)濟展情況最佳。

隨著科技在開發(fā)區(qū)管理中應用的不斷進步，為有效提高開發(fā)區(qū)管理能力，數(shù)據(jù)挖掘被廣泛應用到企業(yè)管理中，神經(jīng)網(wǎng)絡是數(shù)據(jù)挖掘算法最廣泛使用的分類方法之一，已經(jīng)在模式識別、智能機器人、預測評估、經(jīng)濟等領域廣泛的領域解決了實際問題，其適用于非線性數(shù)據(jù)的處理，其主要功能有自學習、聯(lián)想儲存、高速尋找優(yōu)化解等，典型算法有：BP神經(jīng)網(wǎng)絡、RBF神經(jīng)網(wǎng)絡等。本研究根據(jù)東豐縣開發(fā)區(qū)企業(yè)的多樣性和差異性，利用數(shù)據(jù)挖掘中的BP神經(jīng)網(wǎng)絡、RBF神經(jīng)網(wǎng)絡，對研究區(qū)域的人員投入、經(jīng)濟產(chǎn)出、能源消耗3種主要影響開發(fā)區(qū)進行了分別研究，分析研究結果，為開發(fā)區(qū)企業(yè)綠色發(fā)展情況劃分起到指導作用。

1關鍵技術及算法介紹

1943年神經(jīng)網(wǎng)絡初期模型MP被提出，獨立神經(jīng)元能夠實現(xiàn)執(zhí)行邏輯功能。

W.S.McCulloch和W.Pitts建立MP模型，實現(xiàn)了單獨神經(jīng)元能執(zhí)行相關邏輯功能。直到1986年，神經(jīng)網(wǎng)絡逐步發(fā)展成為BP算法， BP神經(jīng)網(wǎng)絡能夠解決實際問題。1988年，Broomhead和Lowe用徑向基函數(shù)（Radial basis function， RBF）提出分層網(wǎng)絡的設計方法[5]。

BP神經(jīng)網(wǎng)絡是一種多層的前向型神經(jīng)網(wǎng)絡，被稱為誤差反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡，在BP神經(jīng)網(wǎng)絡中，信號是前向傳播的，而誤差是反向傳播的，BP網(wǎng)絡通常由有一個至多個隱層以及一個輸出層構成，能夠對具有有限性個不連續(xù)點的函數(shù)進行逼近。人工神經(jīng)網(wǎng)絡常用來解決非線性分類問題，它通過對訓練樣本的學習，自動提取合理的的規(guī)則，對測試樣本具有良好的預測能力。但是，BP神經(jīng)網(wǎng)絡算法也存在局限性，對輸入樣本的預處理功能不強，易在局部極值點滯留，導致網(wǎng)絡收斂遲緩、或過早收斂等情況出現(xiàn)[6]。

BP神經(jīng)網(wǎng)絡的性能指標為下：如公式1（節(jié)點之間權值為w，節(jié)點的閾值為b，輸出層節(jié)點數(shù)目為n，輸出層結果為d）：

E（w，b）=∑n-1j=0（dj-yj）2（1）

RBF神經(jīng)網(wǎng)絡同時前饋型神經(jīng)網(wǎng)絡。它以任意精度逼近任意的非線性函數(shù)，且具有全網(wǎng)絡逼近能力[2]，其性能極其優(yōu)良。它的網(wǎng)絡和模糊邏輯能夠實現(xiàn)合作，真正提高算法的泛化能力。RBF神經(jīng)網(wǎng)絡的激活函數(shù)可表示為：如公式2

f（x）=∑n-1j=0（dj-yj）2（2）

RBF神經(jīng)網(wǎng)絡與BP神經(jīng)網(wǎng)絡存在以下區(qū)別：RBF在泛化能力上高于BP神經(jīng)網(wǎng)絡，在同精度的情況下，BP結構更簡單[3，13];RBF神經(jīng)網(wǎng)絡精度高于BP神經(jīng)網(wǎng)絡，RBF神經(jīng)網(wǎng)絡以完全接近真實程度，隨著訓練樣本增多的前提下，其隱藏層增多，且明顯神經(jīng)元高于BP神經(jīng)網(wǎng)絡，使得網(wǎng)絡結構復雜，復雜程度也增大，運算量也隨之增加;RBF神經(jīng)網(wǎng)絡可以實現(xiàn)完全逼近能力，且收斂速度快;結構不同，RBF神經(jīng)網(wǎng)絡通過不停調整全職直接逼近最小誤差，BP神經(jīng)網(wǎng)絡是通過梯度下降來接近預期目標;RBF具有最逼近性能和全域最優(yōu)特性，訓練速度較快，BP神經(jīng)網(wǎng)絡速度較慢，學習速度基本是固定的，需要較長的訓練時間;局限性不同，BP神經(jīng)網(wǎng)絡在計算過程中容易產(chǎn)生極小值現(xiàn)象，RBF會完全逼近真實值，不會陷入局部極小值[4，11]。

粗糙集理論能夠對不確定、不完整的數(shù)據(jù)進行有效處理的一種數(shù)學方法[8，9]。它建立在分類的基礎之上，對精確、不確定的數(shù)據(jù)處理比較客觀，在處理過程中，無需前期驗算信息，僅需要提供戶數(shù)據(jù)集合[10]。針對該理論對原始數(shù)據(jù)中不確定、不完整的能力，使得其與處理不確定問題的理論形成互補[1]。

2粗糙集RBF神經(jīng)網(wǎng)絡在企業(yè)分級上的應用2.1實驗數(shù)據(jù)來源

實驗數(shù)據(jù)來自吉林省東豐縣經(jīng)濟開發(fā)區(qū)，該區(qū)成立于2005年11月。經(jīng)過多年的發(fā)展，現(xiàn)已形成了以中小企業(yè)創(chuàng)業(yè)孵化基地、以梅花鹿特色產(chǎn)業(yè)、鑫達冶金鑄造產(chǎn)業(yè)、低碳產(chǎn)業(yè)孵化為特色的“三園一基地”的模式，開發(fā)區(qū)建筑面積為4.34km2，總面積約為13.41km2，共設置可租借使用廠房8棟24500m2，目前，開發(fā)區(qū)區(qū)內企業(yè)達到220戶，其中工業(yè)企業(yè)82戶。收集整理該開發(fā)區(qū)2016年部分企業(yè)的生產(chǎn)總值、能耗情況、用工情況等數(shù)據(jù)（表 1），為建立企業(yè)綠色發(fā)展評價模型工作提供基礎數(shù)據(jù)。

2.2結果與分析

企業(yè)綠色發(fā)展狀況企業(yè)人員、企業(yè)用電總量、企業(yè)生產(chǎn)等因素的影響，部分影響因素無法通過直觀數(shù)據(jù)得到。生產(chǎn)總值等于0時說明企業(yè)可能已經(jīng)停工或搬遷，企業(yè)發(fā)展情況受生產(chǎn)總值的直接影響容易產(chǎn)生異常，為了使得數(shù)據(jù)更加準確剔除生產(chǎn)總值為0的數(shù)據(jù)。

針對東豐縣開發(fā)區(qū)企業(yè)狀況數(shù)據(jù)，對企業(yè)數(shù)據(jù)中的企業(yè)人員、企業(yè)用電總量、企業(yè)生產(chǎn)總值3個指標分別進行歸一化處理。對開發(fā)區(qū)管理系統(tǒng)中的生產(chǎn)總值、用電量、用工情況分攤至單位使用土地面積，利用粗糙集理論進行處理，并實現(xiàn)數(shù)據(jù)的歸一化。由多年工作在基層開發(fā)區(qū)工作人員根據(jù)工作、研究經(jīng)驗分析總結，得出該基層開發(fā)區(qū)在單位土地面積的工業(yè)生產(chǎn)總值、用電量、用人工量權重，因為以上屬性之間依賴度較高，所以去除任一屬性，分類情況都需要重新確定，在綜合考慮屬性之間的重要度，得到工業(yè)生產(chǎn)總值、用電量、用人工量的綜合屬性值為0.55、0.25、0.2。

根據(jù)前期對數(shù)據(jù)的處理，利用最終權重對RBF神經(jīng)網(wǎng)絡算法進行分析，借助數(shù)據(jù)歸一化處理更能有效的處理開發(fā)區(qū)管理數(shù)據(jù)?？紤]開發(fā)區(qū)企業(yè)綠色發(fā)展情況將將開發(fā)區(qū)企業(yè)綠色發(fā)展等級劃分為4個等級，用S代表企業(yè)綠色發(fā)展等級區(qū)間，其中一類企業(yè)得分為<0.8，二類企業(yè)得分為≥0.8、<1.5，三類企業(yè)得分為≥1.5、<3.5，四類企業(yè)得分為≥3.5。 在上述基礎上，利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡算法和粗糙集RBF神經(jīng)網(wǎng)絡算法對東豐縣開發(fā)區(qū)2015年企業(yè)綠色發(fā)展情況情況數(shù)據(jù)進行對比分析。

從表2可知，BP神經(jīng)網(wǎng)絡所得分類結果中一類企業(yè)1個，二類企業(yè)4個，三類企業(yè)11個，四類企業(yè)6個。粗糙集RBF神經(jīng)網(wǎng)絡所得分類結果為一類企業(yè)3個，二類企業(yè)3個，三類企業(yè)9個，四類企業(yè)7個。兩種算法均無孤立點現(xiàn)象出現(xiàn)。

從表3可以看出2015年粗糙集RBF神經(jīng)網(wǎng)絡與BP神經(jīng)網(wǎng)絡分類精度是95.45%、86.3%，從結果可以看出粗糙集RBF對屬性數(shù)據(jù)能得到精準劃分，無孤立點現(xiàn)象出現(xiàn)，分類誤差率底，對開發(fā)區(qū)企業(yè)綠色發(fā)展情況分級具有實用價值。

可視化的圖形模式分析。通過粗糙集RBF神經(jīng)網(wǎng)絡與BP神經(jīng)網(wǎng)絡對分類結果分別以可視化圖形模式進行對比分析。對比結果如圖2所示，從圖2可以明顯看出：2種分類結果于專家給定數(shù)據(jù)吻合度較高，粗糙集RBF神經(jīng)網(wǎng)絡算法分類效果較BP神經(jīng)網(wǎng)絡算法明顯，尤其是在分級內的吻合度更高一些，RBF神經(jīng)網(wǎng)絡分類與專家給出的實際情況相符，說明粗糙集RBF神經(jīng)網(wǎng)絡算法更能夠高效、精準的進行企業(yè)綠色發(fā)展等級的劃分。

3結果與討論

本文分別通過運用BP神經(jīng)網(wǎng)絡和粗糙集RBF神經(jīng)網(wǎng)絡算法，對東豐縣的企業(yè)綠色發(fā)展數(shù)據(jù)進行等級劃分，在綜合考慮了影響企業(yè)分級的各類數(shù)據(jù)權重問題，驗證了神經(jīng)網(wǎng)絡算法在開發(fā)區(qū)企業(yè)綠色評價上的可行性。經(jīng)過對比分析可以看出，粗糙集 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡算法能較好地實現(xiàn)企業(yè)綠色發(fā)展的評價。

提出改進的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡，將粗糙集與RBF進行有效結合，兩者的結合能夠具有互補性，數(shù)據(jù)結構在具有完整性的同時提高精度。

基于粗糙集RBF神經(jīng)網(wǎng)絡算法屬性權值因子的提取和確定，通過對各屬性權重的綜合測定，確定該基層開發(fā)區(qū)企業(yè)發(fā)展管理數(shù)據(jù)工業(yè)生產(chǎn)總值、用電量、用人工量的綜合權重為0.55、0.25、0.2。

將改進的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡算法與BP神經(jīng)網(wǎng)絡算法運用在2015年開發(fā)區(qū)企業(yè)發(fā)展管理數(shù)據(jù)進行對比分析，RBF神經(jīng)網(wǎng)絡算法能較好的實現(xiàn)企業(yè)管理數(shù)據(jù)的分析，其中粗糙集RBF神經(jīng)網(wǎng)絡、BP神經(jīng)網(wǎng)絡在15a數(shù)據(jù)的準確率分別為95.45%、86.3%，結合可視化的圖形模式對比分析結果更加明顯。

上述分析結果表明，對企業(yè)綠色發(fā)展情況的劃分使得開發(fā)區(qū)發(fā)展趨于向上，對區(qū)域經(jīng)濟、生態(tài)效能的提高具有長久的現(xiàn)實意義。本實驗在企業(yè)數(shù)據(jù)應用上僅選擇1a數(shù)據(jù)，其結果只說明了算法的應用性，本文將要繼續(xù)通過更多的實驗結果進行驗證。

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作者簡介：馬立艷（1987-），女，研究方向：人工智能與計算機農業(yè)應用;陳桂芬（1956-），女，教授，研究方向：人工智能與數(shù)據(jù)挖掘、精準農業(yè)。