神經網絡就業方向范文

導語：如何才能寫好一篇神經網絡就業方向，這就需要搜集整理更多的資料和文獻，歡迎閱讀由公務員之家整理的十篇范文，供你借鑒。

篇1

關鍵詞：心理學；效度；一般能力傾向成套測驗（GATB）；人工神經網絡（ANN）模型；大學生

一、問題提出

一般能力傾向成套測驗（General Aptitude Test Battery，GATB）是美國勞工部就業保險局歷時50年，耗資數億美元，研究了美國上萬種職業后編制而成的著名測驗。這套測驗應用較廣，已被大量研究證明具有良好的信效度，能夠很好地預測職業成功和學術成就。GATB是適用于初三以上年級的中學生及成年人的團體測驗，包含15種分測驗（11種紙筆測驗，4種操作測驗），可在120～130分鐘內測量9種與職業關系密切并有代表性的能力因素。這9種能力傾向因素為：一般智力、言語能力、數理能力、空間關系理解力、形狀知覺能力、文書知覺能力、動作協調能力、手指靈活性及手部靈巧性。Hammond1984年對GATB的結構進行因素分析發現，GATB測量的其實是4種更普遍、更高層次的能力：言語能力、數理能力、工具組合能力和空間能力[1]。GATB在國外應用廣泛，是升學、就業指導以及人員選擇與安置的重要工具。而Droege等研究發現：GATB的一般智力、言語能力、數理能力和書寫知覺測驗可以作為預測學業成績的良好工具[2]。R.L.Thorndike和E.P.Hagen報告，用GATB預測工程學校學生的專業成績的R2最低0.46，最高0.58[3]。

個體在大學期間的專業學習將奠定他們一生職業生涯的基礎。在美國，大學生入學之初，要進行一項學術能力測驗（SAT），通過這種學術能力測驗，可以預測大學生在大學期間的專業學習成績。也有研究者應用一般能力傾向成套測驗（GATB）來預測大學生的專業成績。在預測方法方面，以前的研究大都是運用傳統的多元回歸算法。如果應用神經網絡模型新技術，效度是否會有提高呢？這值得我們來探索一番。

人工神經網絡（Artificial Neural Network， ANN）是近年來發展起來的一門新興學科、新技術。它應用了一種信息處理系統或計算機模仿大腦的結構和功能，可稱之為人腦處理信息方式的簡化模型[4]。ANN今天已經成為世界關注的熱點，引起各國政府與軍界的高度重視。

目前人工神經網絡（ANN）的算法基本成熟。人工神經網絡包括三部分：輸入層（input layer），隱藏層（hidden layer），輸出層（output layer）。輸入的數據顯示在第一層，其值從每個神經元傳播到下一層的每個神經元，最終從輸出層輸出結果。ANN是功能強大的函數估計器，只需基本的統計或數學知識就能夠進行訓練，并加以應用[4]。特別值得注意的是，它是一種非線性系統，具有一個隱藏層的神經網絡算法，可以擬合輸入和輸出之間的任意非線性關系，而不要求資料滿足正態分布或其他特殊分布，可以自由估計模型（即非參數模型）。因此，神經網絡具有很強的綜合能力，輸入和輸出間的聯系可由訓練習得，再運用于計算中[5]。

BP（back propagation）神經網絡是ANN的一種，由James McClelland和David Rumelhart在1986年提出[6]。它是一種典型的前饋神經網絡，其權重的調整采用反向傳播的學習算法，神經元的變換函數是S型函數，輸出量是0～1之間的連續量，可以實現從輸入到輸出的任意非線性映射[7]。通過對網絡參數的選取，在確定了網絡層數、隱含層神經元數、初始權重、學習速率、期望誤差及最大步長后，構建神經網絡模型。確定網絡的結構后，利用輸入輸出樣本進行訓練，也就是對網絡進行調整，多次反復，直到樣本收斂，使網絡實現給定的輸入輸出映射關系，從而獲知最重要的影響因素。

從ANN誕生之日起，它與心理學就有著千絲萬縷的聯系。神經網絡的靈感來自于神經元的信息處理功能，神經網絡的訓練則可以反映感覺、記憶、學習等認知過程[8]。ANN已被研究者廣泛應用于視知覺識別[9]、技能培養[10]、語言發展[11]等認知領域。研究者發現，ANN對于內隱記憶、內隱學習等無意識認知過程有著極強的適應性[12，13]，對神經網絡來說，外界環境的每一次輸入都可能會引起網絡結構的重新調整（權重變化），從而改變該網絡下一次的加工模式。

社會認知與ANN有著類似的信息加工過程。社會認知過程中，人們會按照某種規則對所經驗的事件進行組織，從而影響他們在類似環境下對待相似對象的印象與態度。因此，許多研究者針對印象形成[14]、歸因[15]、認知矛盾[16]、群體印象[17]等建立了各具特色的神經網絡模型。

由于ANN的模仿對象是人腦神經系統的處理方式，因此，它在功能上也具有某些智能的特點。神經網絡主要有以下幾個基本功能：非線性映射、分類識別、知識處理。目前，神經網絡已經廣泛應用于信息領域、自動化領域、工程領域、醫學領域、經濟學領域等各知識領域中，其智能化的特征解決了許多傳統信息處理方法無法解決的問題[18]。目前，學術界已經普遍認同，人工神經網絡方法是一種有效的研究工具，能夠代替傳統的回歸分析方法，并可以在不同的領域進行廣泛應用。然而，心理測量學領域內運用人工神經網絡方法的研究還相當少見。

本研究將使用神經網絡算法，取代傳統的回歸分析，嘗試檢驗一般能力傾向成套測驗預測不同學科大學生的專業成績的效度。

二、研究方法與研究過程

1.研究工具

以戴忠恒等修訂的一般能力傾向成套測驗（GATB）為研究工具，該測驗共包括15種分測驗，其中11種為筆試，分別為： 圓內打點測驗、記號記入測驗、形狀相配測驗、名稱比較測驗、圖案相配測驗、平面圖判斷測驗、計算測驗、詞義測驗、立體圖判斷測驗、句子完成測驗、算術應用測驗；4種為器具測驗：插入測驗、轉動測驗、組裝測驗、拆卸測驗。

本研究采用團體施測方式，每次施測有2名以上熟悉本測驗所有項目的主試，最多對38名被試同時施測。首先由主試朗讀指導語，在所有被試明白測驗的要求和具體做法后開始測驗。因11項紙筆分測驗均為速度測驗，所以由主試使用秒表準確計時。

2.研究對象

在江蘇、安徽、上海等省市的7所院校對在校大學生進行團體施測。共施測1022人。其中男生521人（51.0%），女生501人（49.0%）；“211工程”院校569人（55.7%），普通本科院校453人（44.3%）；大一464人（45.4%），大二104人（10.2%），大三321人（31.4%），大四133人（13.0%）；文科446人（43.7%），理科221人（21.6%），工科355人（34.7%）。

3.數據收集

隨機選取其中652名大學生，對他們期末考試中的專業課成績求出平均分并以班級為單位進行標準化，以此標準分作為衡量其專業成績的標準。在652名大學生中，文科專業268人，占41.1%；理科專業218人，占33.4%；工科專業166人，占25.5%；年齡17～24歲，平均20±1歲；男生320人，占46.3%，女生371人，占53.7%。

三、構建神經網絡模型

使用專業軟件Clementine12.0構建神經網絡模型。首先對樣本數據進行歸一化處理，以便更好地對數據關系進行映射，從而使其參數都落在（0，1）之間。歸一化選用以下公式：

P=（p-pmin）/（pmax-pmin）

公式中，pmin，pmax分別表示歸一化之前的最小值和最大值，P為歸一化值，p為歸一化之前的值。經過歸一化轉換的結果在本研究中以P表示，例如P專業課均分。

經過歸一化處理后，開始正式建模。在Clementine中應用神經網絡進行能力傾向對專業成績預測的過程如下：首先選擇數據源，將GATB的7項能力傾向數據選為輸入變量，將標記專業課均分項選為輸出變量。然后在字段選項中選擇其中的分區節點，設置訓練、測試、驗證區域樣本比例，這是構建神經網絡模型所需要的一個設置?？傮w挖掘過程如圖1 所示。

圖1 數據挖掘過程

接著在模型里選擇神經網絡模型的訓練方法。Clementine提供了快速、動態、多重、修剪、RBFN和窮舉型修剪六種用于構建神經網絡模型的訓練方法（Silverston，數據模型資源手冊）。選擇快速的訓練方法，即使用數據的簡明規則和特征來選擇適合的網絡形狀（拓撲）。

此后在模型中設置預防過度訓練，將數據隨機分割為訓練集合和檢驗集合兩部分，設置70%的樣本為訓練集合，并將隨機種子設置為18。特定的隨機種子通常會生成相同的隨機值序列，產生相同的生成模型，從而使結果模型具有精確的可再現性。本研究中的預防過度訓練與隨機種子設置見圖2。

圖2 模型設置結果

四、結果分析

1.文科大學生一般能力傾向對專業成績的預測模型

本模型顯示出模型在生成前的選項和生成后的統計情況。結果顯示模型對建模數據估計的準確率達90.247%，其中輸入層有7個神經元，隱藏層有1∶3個神經元，輸出層有1個神經元。

對各輸入點的敏感度進行分析顯示，各輸入字段的相對重要性參數，按重要性排序為言語能力、一般智力、形狀知覺、運動協調、數理能力、書寫知覺、空間判斷能力，其敏感性系數依次為0.523、0.191、0.09、0.053、0.05、0.047、0.045。

將Neural Net結果結點連接在數據流中的分區結點后，向數據流中增加分析節點，模型分析結果見圖3，由圖可知，文科學生一般能力傾向對專業成績模型的平均預測誤差在-0.004到0.036之間，絕對平均誤差在0.103到0.105之間，該模型的預測誤差在可以接受的范圍之內。

圖3 文科大學生一般能力傾向對專業成績的預測模型分析結果

再向數據流中增加導出結點。將導出結點連接到Neural Net結果結點。設置該結點屬性，將增添的字段的值設置為【abs（P專業課均分 - '$N- P專業課均分'） / P專業課均分】 * 100，其中$N- P專業課均分是由神經網絡生成的預測結果，如圖4所示。該圖形的橫坐標為導出值，縱坐標表示一共有多少個樣本的導出值落在相對應的橫坐標上。由導出的定義公式可知，導出值越小，則表明預測值與實際值的差別越小。由輸出圖形可以看出，該模型已達到一定的精度。

圖4 文科大學生一般能力傾向對專業成績的預測模型精度直方圖

2.理科大學生能力傾向對專業成績的預測模型

理科大學生一般能力傾向對專業成績預測模型顯示模型對建模數據估計的準確率達90.979%，輸入層、隱藏層、輸出層的神經元個數與文科大學生模型的數量相同，分別為7個、1∶3個、1個。

理科大學生一般能力傾向對專業成績預測的各輸入點的敏感度分析顯示：按重要性排序為數理能力、一般智力、空間判斷能力、書寫知覺、言語能力、形狀知覺、運動協調，其敏感性系數依次為0.471、0.233、0.132、0.073、0.046、0.042、0.003。

圖5 理科大學生一般能力傾向對專業成績的預測模型分析結果

模型分析結果見圖5，由圖可知，理科學生一般能力傾向對專業成績模型的平均預測誤差在-0.022到0.006之間，絕對平均誤差在0.091到0.097之間，結合圖6可知，模型達到了一定的精度。

圖6 理科大學生一般能力傾向對專業成績的預測模型精度直方圖

3.工科大學生能力傾向對專業成績的預測模型

工科大學生一般能力傾向對專業成績的預測模型顯示模型對建模數據估計的準確率達90.381%，輸入層、隱藏層、輸出層的神經元個數與之前相同，分別為7個、1∶3個、1個。

工科大學生一般能力傾向對專業成績預測的各輸入點的敏感度分析結果顯示：按重要性排序為空間判斷能力、一般智力、言語能力、書寫知覺、形狀知覺、數理能力、運動協調，其敏感性系數依次為0.594、0.202、0.084、0.048、0.035、0.029、0.008。

模型分析結果（見圖7）顯示，工科學生一般能力傾向對專業成績模型的平均預測誤差在-0.044到0.008之間，絕對平均誤差在0.106到0.115之間。模型精度直方圖（見圖8）顯示，由圖可知，導出值集中在一個很小的范圍之內，模型達到了一定的精度。

圖8 工科大學生一般能力傾向對專業成績的預測模型精度直方圖

五、討論

神經網絡具有的非線性映射、自適應學習、并行性、知識分布存儲、逼近任意復雜連續函數等信息處理能力，克服了傳統預測方法對于數據處理方面的缺陷，使神經網絡能夠在心理測量領域發揮重要作用。值得注意的是，回歸分析要求數據正態分布、線性，以及連續變量這些比較嚴苛的條件，在神經網絡模型中卻不需要這些前提條件。也就是說，神經網絡的算法具有非線性的特點。這可以大大彌補傳統統計方法的線性模型的局限。

本研究以人工神經網絡建模為統計手段，分別建立文、理、工三類大學生一般能力傾向對其專業成績的預測模型，由建網信息和模型分析結果可知，三個模型對建模數據估計的準確率均達到90%以上，預測的平均預測誤差在0.091到0.115之間，三個模型均達到了一定的精度。

首先， GATB的7項能力傾向對文科專業成績的影響按重要性排序依次為言語能力、一般智力、形狀知覺、運動協調、數理能力、書寫知覺、空間判斷能力，這一結果也可與文科專業大學生優勢能力傾向互為佐證。言語能力的敏感性系數達到0.523，是影響文科專業成績表現的關鍵能力，這一結果也符合我們研究前的假設和實際情況。文科類專業的學生通常對文字、語言更有興趣，擁有較好的文字功底，將來所從事的職業多以文字工作為主，專業課程的設置與考核也是以此職業方向為導向，因而言語能力上得分突出的學生更有可能在文科專業的課程學習中達到優秀水平。

其次，對理科大學生而言，數理能力、一般智力和空間判斷能力對其專業成績預測的敏感性系數分別為0.471、0.233和0.132。數理能力是利用算術知識解決實際問題的能力，一般智力則是需要根據原理進行推理和判斷的能力，而空間判斷能力是要求在心理空間進行圖形轉換進而進行推理、判斷的能力，這三類能力對學生的邏輯思維能力有較高要求，理科類專業側重于理論研究和科學培養，尤需學生的理性思維、邏輯思維能力，因此，數理能力、一般智力和空間判斷能力是理科學習關鍵之所在，理科專業要求報考者在這些能力上的發展達到一定的水平，而在這些能力傾向上得分較低的被試可能需要付出相當的努力才能夠勝任理科專業的學習。

最后，工科類專業學生的專業成績7項能力傾向按重要性排序依次為：空間判斷能力、一般智力、言語能力、書寫知覺、形狀知覺、數理能力、運動協調。另外，空間判斷能力也是工科類大學生的優勢能力傾向，以往相關研究也表明，空間想象和空間思維能力對于工科學習是不可或缺的[19]，尤其是機械制圖等相關專業。工科專業側重技術應用，學生動手能力較強，心理空間的運動能力依賴于實際動手能力的發展，動手能力的鍛煉也會促進其空間想象能力的發展。值得注意的是，空間判斷能力對于工科學生專業成績的預測敏感性系數達到了0.594的水平――該項能力對工科學習十分重要，若發展良好，更可能在工科學習中脫穎而出。

縱觀三類專業大學生一般能力傾向對其專業成績的預測情況，不難發現，一般智力對于任何一類專業來說都是基礎性的能力傾向。國外相關研究結果也發現，人們的智力和知識只要達到一定的水平，人們智力的高低差異對于工作效率不再有明顯的影響，然而與專業緊密相關的能力傾向與工作效率之間始終有顯著的正相關。本研究的結論在一定程度上驗證了這一觀點：對于不同的專業方向來說，每種專業類型都各有其關鍵的能力傾向。該專業的潛在報考者能否勝任該專業的學習和考核，關鍵能力傾向是至關重要之因素。

總而言之，人工神經網絡模型對三類專業的專業成績預測都具有較高的準確性，說明本研究整體的技術路線可行，GATB所測得的7項能力傾向的不同組合可以用來預測不同專業學生的專業成績。通過人工神經網絡模型，中學生可以根據自己在GATB的7項能力傾向上的得分情況預測自己報考三類專業的成績水平，從而判斷自己適合報考的專業方向。如能早日實現推廣，將是教育界及廣大學子喜聞樂見之事。

項目基金：全國教育規劃課題（DIA080131）

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篇2

【關鍵詞】就業；AR模型；RBF模型；組合預測

隨著我國高等教育的飛速發展，國內的許多大學不斷的擴招，但由于擴招的增速過大，超過了社會經濟增長速度和市場對高水平人才的需求增長速度，致使近幾年的大學生就業形勢愈發嚴峻，大學畢業生的就業前景和就業趨勢成為近年來許多人關注的敏感話題。做好畢業生就業趨勢預測將對高校和大學生本人來說都是一個很有價值的信息。

在預測實踐中，經常采用的預測方法有灰色預測法、ARMA模型法、神經網絡算法等，這些預測算法對現實世界中的一些問題具有良好的預測效果，被廣泛的加以應用，比如，灰色預測法是一種對含有不確定因素的系統進行預測的方法，其模型通過對原始數據的整理來尋求變化規律，是一種就數據尋找數據規律的途徑，它不要求有大量的數據，數據也不需要具有典型的分布規律；ARMA模型法是一種時間預測序列，它通過對時間序列的具體分析，初步選定一個模型，然后用一系列統計方法來檢驗這個模型是否適用，它可用于各種類型的時間序列數據。但是由于單一模型的使用范圍和使用條件存在這樣或那樣的局限性，使用單一模型往往使一些有用的信息得不到有效的利用，這會造成信息浪費，為了避免使用單一信息的缺憾，綜合利用各種有效信息，來達到取長補短提高預測效果的目的，更加科學的做法是將不同的預測方法進行適當的組合，從而形成組合預測方法，只要組合適當就能提高預測精度。

由于影響高校畢業生就業率的因素較多，不同地域、不同科類、不同類型學校的就業率皆不盡相同，即便是相同的專業就業率也不盡相同，影響畢業生就業的因素同就業率的關系是非線性的，而且很難用常規的函數關系去描述。從某高校部分專業歷年來畢業生就業數據為樣本，構建AR模型和RBF模型相結合的組合預測模型，并使用遺傳算法求解模型的參數，對畢業生就業趨勢進行了預測。

1.預測模型算法簡介

1.1 AR模型

AR模型是將預測對象隨時間推移而形成的數據序列視為一個隨機序列，這組隨機變量所具有的依存關系或自相關性表征了預測對象發展的延續性，而把這種自相關性用模型描述出來，就可以用時間序列的過去值和現在值來預測其未來值。AR模型稱為n階自回歸模型，是ARMA（n，m）模型的一個特例。建立AR模型最常用的方法是最小二乘法，AR（n）模型為：

式中{}為給定過程中的n個觀測值{，，…，}，為模型的誤差序列，常被稱為模型殘差，（～NID（0，）），模型階次n和參數{，，…，}的選取必須滿足某種最佳準則。

1.2 徑向基函數神經網絡模型

徑向基函數神經網絡模型簡稱RBF神經網絡，是人工神經網絡中應用較廣泛的一種網絡，RBF方法屬于在高維空間進行差值的一種技術，該網絡具有單隱層的三層前饋網絡，有輸入層、隱含層和輸出層，層間多為全互連方式，由輸入到輸出的映射是非線性的，而隱含層空間到輸出空間的映射是線性的，由于其結構簡單可以保證快速的學習速度，并避免局部極小問題。RBF神經網絡結構如圖1所示：

為網絡第j個節點的中心向量；為節點j的基寬參數，且為大于零的數；為網絡的權向量，RBF網絡的輸出為。

RBF神經網絡的訓練過程選用Matlab數學軟件所提供的神經網絡工具箱函數，Matlab是美國mathworks公司推出的數學軟件，是一種強大的非線性分析和仿真軟件，具有強大的數值計算和可視化功能。利用它所提供的工具箱，能保證計算過程的準確性，使人們把主要精力放在需要解決的問題上，來提高工作效率。

1.3 遺傳算法

遺傳算法（簡寫為GA）是一種求解多參數、非線性優化問題的有效方法，是現代有關智能計算中的關鍵技術之一。它仿照自然界的優勝劣汰、適者生存的原則，利用其獨特的搜索方式來解決問題。它是由美國的J.Holland教授1975年首先提出，其主要特點是直接對結構對象進行操作，不存在求導和函數連續性的限定；具有內在的隱并行性和更好的全局尋優能力；采用概率化的尋優方法，能自動獲取和指導優化的搜索空間，自適應地調整搜索方向，不需要確定的規則。遺傳算法的這些性質，已被人們廣泛地應用于組合優化、機器學習、信號處理、自適應控制和人工生命等領域。遺傳算法的主要步驟有：編碼、初始群體的生成、適應性值評估檢測、選擇、交換、變異。

1.4 組合預測模型

組合預測就是采用一定的手段，對多種預測進行合成，它能夠有效的利用多種有用信息，更為全面的反應系統的變化規律。采用廣義加權算術平均組合預測模型：令預測問題在某一時段的實際值為，對預測問題有種預測模型，預測值分別為（），設這m種預測模型的加權系數為，則有：

其中：時為簡單加權算術平均組合預測模型；時為簡單加權調和平均組合預測模型；時為加權平方和組合預測模型；時為簡單加權平方根和組合預測模型。在本文中采用遺傳算法來求解組合預測模型的權值和組合模型的模型參數。

1.5 組合預測效果評價原則

為了檢驗組合預測方法的有效性，根據一定的評價原則和評價指標對組合預測效果進行全方位的綜合衡量和評價。按照預測誤差最小的評價原則和慣例，常采用以下評價指標作為參考。其中為實際值，為預測值。

（1）平方和誤差：

（2）平方絕對誤差：

（3）均方誤差：

（4）平均絕對百分比誤差：

（5）均方百分比誤差：

2.模型應用于預測

畢業生就業系統是個復雜的系統，畢業生就業受宏觀和微觀多種因素的影響，在測試中選擇了兩組具有代表性的數據作為實驗的原始數據，數據資料來源于某高校1998年-2006年的本科生就業率，從歷史資料來看，畢業生就業趨勢是非平穩的。

實驗設計：單項預測器采用AR模型和RBF預測，預測1998-2006年的就業率。組合預測模型為廣義加權平均模型，其中為組合模型中AR模型的權值；為組合預測效果最佳的模型參數，用遺傳算法求解。

求解結果見下表，其中：表1為專業一的原始數據和分別用三種預測方法測得的預測值；表2為三種預測方法對專業一進行預測的效果評價表；表3為專業二的原始數據和分別用三種預測方法測得的預測值；表4為三種預測方法對專業二進行預測的效果評價表。

3.預測結果分析

通過用三種模型分別對原始數據進行預測，根據誤差最小的原則，由表1和表2的預測結果來看，AR模型優于RBF模型，由表3和表4的預測結果來看RBF模型優于AR模型，但從整體來看組合預測結果更接近實際數據，在各項指標上結果都優于單項預測。

4.結論

根據畢業生就業趨勢預測實驗的結果可知，單一的預測模型都沒有它們的組合預測模型有更好的預測精度。說明這一組合模型能聚集單一模型的優點，適合于受多種因素影響的畢業生就業趨勢的預測問題。

當前，高校畢業生就業問題已經成為困擾我國現代化教育的“基礎性屏障”，需要我們來理性的分析畢業生就業的影響因素，在這種情況下，能夠對畢業生就業趨勢進行科學的預測和分析，將有助于尋找和探索解決畢業生就業問題的出路和對策。

參考文獻：

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篇3

金融供應鏈的融資對象為供應鏈成員企業，本文根據國內外流行的風險分類表對金融供應鏈涉及的風險重新界定和分類，探究風險識別的具體方法及其應用，并陳述了我國商業銀行的信貸風險識別體系，最后，基于人工神經網絡提出金融供應鏈的風險識別方法。

【關鍵詞】

人工神經網絡；金融供應鏈；風險識別

一、風險的分類

關于風險的分類，學術界尚無統一的說法。金融界依據巴塞爾協議常把風險分為：市場風險、信用風險、操作風險三類。2006年國資委的《中央企業全面風險管理指引》文件中把風險分為：戰略風險、市場風險、運營風險、財務風險、法律風險。國外比較流行的是安達信的風險分類表：一、市場風險；二、信用風險；三、流動性風險；四、作業風險；五、法律風險；六、會計風險；七、資訊風險；八、策略風險。而我們所研究的金融供應鏈的融資的對象為供應鏈成員企業，因此包括一些中小企業，所以信用風險將是其最主要的風險來源；其次，解決信用風險所大量采用的信息技術支持的審核、環節控制和監管工作，必然帶來的操作風險、市場風險、匯率風險和法律風險等。

（一）市場風險

市場風險又稱系統風險，也稱不可分散風險?？梢苑譃槔曙L險、匯率風險（包括黃金）、股票價格風險和商品價格風險，分別是指由于利率、匯率、股票價格和商品價格的不利變動所帶來的風險。對于出于金融供應鏈中的商業銀行來說，利率風險主要是指在利率出現波動時，商業銀行財務狀況可能面臨的收益和損失的不確定性。

按照來源的不同，可以分為重新定價風險、收益率曲線風險、基準風險和期權性風險。匯率風險又稱外匯風險、匯兌風險，是指貨幣匯率變動而導致經濟主體在社會活動、經濟活動和金融活動中以外幣衡量的資產與負債、收入與支出和未來的經營活動可產生的現金流量以本幣表現得價值發生損失或產生額外收益的可能性。

（二）信用風險

信用風險又稱違約風險，是指交易對手未能履行約定契約中的義務而造成經濟損失的風險，即受信人不能履行還本付息的責任而使授信人的預期收益與實際收益發生偏離的可能性，它是商業銀行金融風險的主要類型，也是金融供應鏈中銀行面臨的最為重要的風險類型。鑒于前幾年的局部的金融危機，2003年巴塞爾委員會頒布了《新巴塞爾協議》對信用風險提出了更為嚴格的內部信用風險評價法。對于金融供應鏈融資的信用風險來說，包括系統性風險和非系統性風險。系統風險又稱市場風險，也稱不可分散風險。由于市場風險直接影響企業的還款能力和還款意愿的不確定，因而造成信用風險，所以在金融供應鏈融資過程中，一些較早開展供應鏈金融業務的商業銀行就認為市場風險作為信用風險的一部分來看。

（三）操作風險

操作風險是指由不完善或有問題的內部程序、員工和信息科技系統，以及外部因素所造成財務損失或影響銀行聲譽、客戶和員工的操作事件，具體事件包括：內部欺詐，外部欺詐，就業制度和工作場所安全，客戶、產品和業務活動，實物資產的損壞，營業中斷和信息技術系統癱瘓，執行、交割和流程管理七種類型。而供應鏈融資中的操作風險涵蓋了信用調查、融資審批、出賬和授信后管理與操作等業務流程環節上由于操作不規范或操作中的道德風險所造成的損失。巴曙松認為操作風險可以劃分為：執行風險、信息風險等6種。巴塞爾委員會在其2001年的新資本協議修改版中要求，金融機構的實際自身實際狀況，可以提出更為詳細的操作風險的細分。

主要原因是操作風險較之其他風險存在明顯的特點：（1）與信用風險和市場風險不同的是，操作風險中的風險因素是內在于銀行的業務操作，而且單個操作風險因素與操作性損失之間不存在清晰的、可以用數量衡量的關系。（2）在交易量大、業務規模大、結構變化迅速的領域，極易受到操作風險沖擊。

（四）法律風險

法律風險是商業銀行的日常經營活動或各類交易應當遵守相關的商業準則和法律原則。在這個過程中，因為無法滿足或違反法律要求，導致商業銀行不能履行合同發生爭議、訴訟或其他法律糾紛，而可能給商業銀行造成經濟損失的風險。但是它包括但不僅僅限于因監管措施不到位和解決民商事爭議而支付的罰款、罰金或者懲罰性賠償所導致的風險。從狹義上講，法律風險主要是指商業銀行與授信企業所簽署的各類合同、承諾等文件的在法律許可范圍內的有效性和可執行性。從廣義上講，與法律風險相類似或密切相關的風險有外部合規風險和監管風險。

外部合規風險是指由于商業銀行違反所在地法律、或行業監管規定和原則，所導致的法律訴訟或監管機構給予的處罰，因此所產生得不利于商業銀行實現其商業目的的風險。監管風險是指由于所在地現行的法律或規定的變化，影響商業銀行自身正常運營或消弱其競爭能力的風險。雖然根據《巴塞爾新資本協議》的規定，法律風險是屬于廣義操作風險的一部分，是一種特殊類型的操作風險。這種說法目前還存在爭議，又因為金融供應鏈融資的法律環境和傳統商業銀行業務有較大差別，所以我們單獨討論法律風險。

二、風險識別的方法

（一）現場調查法

現場調查是對企業進行全面的、細致的普查。主要步驟為：第一階段，準備階段。包括確定調查的起止時間、調查對象、企業所在行業現狀（資產報酬率、資產負債率和流動比率等）和被調查企業的不同階層員工對本企業自身狀況認識等。一般在實際調查前，會事先設計出所需要表格讓被調查企業員工填寫。第二階段，進行現場調查和訪問階段。需要被調查企業的管理層和員工的配合，調查內容一般以填寫表格?，F場調查法的優點就是可獲得第一手資料，有助于掌握除財務報表外的資料，還有助于和一線員工建立良好關系。缺點是成本高，時間久，有時會引起員工因疲于應對調查，而對調查人員產生反感。

（二）財務狀況分析法

財務狀況分析法是商業銀行通過對信貸企業的資產負載表、營業報表和補充財務記錄等的財務分析來識別申請信貸的企業是否有信貸風險。這是商業銀行最主要的信貸依據，也是金融供應鏈融資的主要評價指標。通過財務狀況可以防范信貸企業破產風險、或是信貸企業目前面臨的系統風險和非系統風險等。

財務狀況分析法用于識別風險的有點事信息準確、客觀、清晰、扼要，容易被外部人員接受。缺點是反映不夠全面，企業容易在財務報表中作假，不容被發現。僅部分信息既能夠被從業多年的專業人士所利用，進而發現風險。而對于金融供應鏈企業來說，簡單的財務評價指標，不能夠完全反映出供應鏈上下游融資企業的狀況。因為供應鏈融資工具向供應鏈上下游延伸，風險也會隨著供應鏈融資范圍的擴大而相應得擴散。如果供應鏈的某一成員出現了融資方面的問題，那么其影響會非常迅速地蔓延到整條供應鏈。因此需要更為全面評價指標。

（三）信用評級指標體系

目前，絕大多數的商業銀行建立了信用評級指標體系，對申請信貸企業進行貸前風險識別。信用等級評價是對目標企業一定時期內的信譽狀況、償還能力和發展前景進行定量和定性分析的方法。他是一個動態的風險管理過程，放貸前對信貸企業進行信用等級評價。在放貸過程中，根據客戶信用水平的變化，相應調整對信貸企業的信貸政策，把風險因素控制在最小的狀態。根據巴塞爾的《新資本協議》，要確定信貸企業的信用評價資產風險權重，從而使風險衡量更客觀。

三、我國商業銀行的信貸風險識別體系

目前，我國大部分商業銀行已經建立了信用評級指標體系，對申請信貸企業進行貸前風險識別。主要步驟為：1.調查并獲得申請信貸企業的財務報表；2.信用等級評價，如信用等級評價過低，則否決申請；3.根據信用等級和申請企業的其他信息，核定授信的金額；4.審批人員或審查部門對申請進行審批；5.簽訂協議并發放貸款。

由于我國大部分商業銀行信用等級評價過多依賴財務報表，而財務報表又具有靜態性、滯后性和容易造假等缺點。銀行工作人員很難從中察覺到虛假信息和未來發展趨勢，從而導致銀行不能及時調整信貸政策，引發銀行壞賬增多。伴隨著人工智能在諸多領域的廣泛應用。

四、基于人工神經網絡的金融供應鏈風險識別

（一）將原始數據中的評價指標標準化處理

因為上述各個指標屬于不同的數量級，沒有統一的度量標準，所以在進行主成分分析之前，需要對指標數據進行標準化處理，將各指標的屬性值統一到歸一化處理到[1，1]的區間里。

xij′=2×xijmax xi-min xi-1

由此，得到無量綱的各因素標準比值表。

（二）對評價指標進行主成分分析

利用主成分分析方法對影響銀行信貸風險因素的各個指標進行分析處理，在盡可能保持信息完整的情況下確立較少的輸入變量，進而減少預測模型的復雜性。

（三）建立BP神經網絡，并對信貸風險進行預測

五、結語

對金融供應鏈面臨的潛在的金融風險進行歸類分析，從而對金融風險加以認識和辨別。根據金融供應鏈的指標多的特點，運用改進人工神經網絡進行風險識別，取得比較好的效果。

參考文獻：

[1]吳沖，呂靜杰，潘啟樹，劉云燾.基于模糊神經網絡的商業銀行信用風險評估模型研究[J].系統工程理論與實踐.2004，（11）：2431

[2]王春峰，萬海暉，張維.基于神經網絡技術的商業銀行資信風險評估[J].系統工程理論與實踐.1999，（9）：2432

[3]王春峰，萬海暉，張維.組合預測在商業銀行資信風險評估中的應用[J].管理工程學報.1999，l（13）：58

篇4

關鍵詞：人工智能；高中生；職業規劃；建議

一、引言

人工智能的不斷發展與拓展促進了我國各個領域的發展，同時對各個行業產生巨大沖擊，很多需要人工機械作業的領域將會使用機器人，造成大量人員的失業。面對如此現狀，今后我們高中生如何做好職業生涯規劃成為當務之急，只有深刻把握社會發展趨勢，加強學習方向與時代潮流的匹配性，才能迎接挑戰、抓住機遇、趨利避害，做好職業選擇和規劃，更好地適應今后的社會發展。

二、人工智能的發展現狀和趨勢

（一）人工智能的發展現狀

“人工智能”一詞最初是在1956年Dartmouth學會上提出的。它是計算機科學、控制論、信息論、神經生理學、心理學等多種學科互相滲透而發展起來的一門綜合性學科。從計算機應用系統的角度出發，人工智能是研究如何制造智能機器或智能系統，來模擬人類智能活動的能力，以延伸人們智能的科學。目前，人工智能技術在美國、歐洲和日本呈現飛速發展趨勢。隨著人工智能技術的快速發展，人工智能已經在各個行業得到廣泛應用，其中比較典型應用主要包括符號計算、模式識別、機器翻譯、機器學習、問題求解、邏輯推理和定理證明、自然語言處理、智能信息檢索技術以及專家系統等，這些在計算機領域、化學領域、醫學領域以及礦物勘測領域等得到廣泛應用，并取得較好效果。

（二）人工智能的發展趨勢

技術的發展總是超乎人們的想象，要準確地預測人工智能的未來是不可能的。但是，從目前的一些前瞻性研究可以看出未來人工智能可能會綜合模糊處理、并行化、神經網絡和機器情感等進行全方位發展。隨著全球化趨勢的不斷增強，今后人工智能會向著全球國際標準的方向發展。人工智能技術不斷地在就業領域應用及發展，因此高中階段就對自己的職業生涯有著規劃是未來發展的必然趨勢，并且美國、加拿大等先進國家早早的就把高中生職業規劃教育課程安排在了高中階段，相比之下安排職業規劃教育課程的高中畢業生，甚至大學畢業生對自己的規劃都有著明確的方向，我國目前某些地區高中階段已經安排了職業規劃類型的課程，相信不久高中生職業規劃的課程也會出現在更多地區的校園。

（三）人工智能發展對就業的影響

隨著機器眼下正在取代的首當其沖的是那些簡單機械操作的勞動者，比如說我國工廠里的初級工人正在面臨自動化的威脅。還有美國福特公司，不僅大量裁減藍領工人，而且還要把工廠搬到別的州或國家去，那里稅收更低、政策環境更寬松、工會更友善的，在這些地方使用機器人不僅可以提高作業效率和質量，而且能夠極大的降低各種成本，能夠為企業創造更多的效益。

隨著人工智能的快速發展，人工智能對各個領域的就業產生了重大影響，我國也在往這個方向發展，對于IT行業，今后會大量使用機器人進行工作，制造業也在逐漸增加使用機器人。技術的進步，使得個人的生產效率得到了巨大的提升。雖然就短期而言，機器是不會一下子取代大多數人，但我們必須未雨綢繆、防患于未然。有一些機械的、長時間集中精神的、固定套路的工作，比如流水線工、司機、配藥師等，機器比人還擅長，這些領域將會淘汰大量的工人，導致很多人員失業。而很多工作需要人搭配機器做才最高效，這些工作是主流的新工作，但是需要注意的是，在人和機器協作的過程中，機器一定會不斷智能優化的，在單一專業的工作內容中，機器逐漸又會替代人，因此也會造成人員失業。對于人際溝通事務，由于需要人與人之間的交流，還是人比較擅長。審美是模糊的、社會性的，這個還是人比較擅長。

對于我們高中生而言，勤動腦，勤動手，不斷創新，是未來立足之本。因此不僅要埋頭學習知識，還要培養創新能力和實踐能力，以應對迎接人工智能的挑戰。

（四）高中生應該怎樣規劃職業生涯

面對人工智能的快速發展，今后我們高中生應當趨利避害，努力做好職業生涯規劃，實現自我價值的增值，具體來說應當從以下幾個方面入手：

1.增強職業規劃的意識

高中生要根據自身的主觀因素以及外界的環境因素，分析、歸納、選擇自己的職業發展方向，并且制定相應的學習、培養計劃，采取必要行動去實現目標。這種確定人生方向的規劃問題應該在高中階段每一個學生都應該對自己有著清醒的認識，并且得到自身的重視，對選考科目的選擇及大學志愿的填報就不會盲目、無頭緒，在高中階段有了明確的目標會使自己的學習方向更加準確，學習積極性更加強勁，同時在就業選擇上也可以盡量地少走彎路。

2.選擇高水平的職業指導教師

高中生實現從學校到社會或者更高層學校的過程中職業規劃具有重要的導向作用，因此在高中階段一個好的職業規劃指導教師對學生的影響有著重要的意義。首先我們選擇的職業規劃指導教師必須具備一定的任職條件，目前國家也一再的強調任職職業資格的嚴格性；其次就是指導教師要善于啟發式指導學生，增強學生的獨立思考能力，在教師的幫助下充分認識自己的天賦、特長、興趣、能力、心理等方，發現和挖掘自己多方面的潛能，學會正確利用各方面條件充分發展。同時，要注意避免指導教師的思想左右了我們的思想，只有準確的認識自己，才能促使我們帶著自己的職業規劃繼續努力進步。

3.自己的高中生涯規劃

高中的三年，對一個高中生的人生有著重要的意義，因此高中階段可以進行分階段的自我管理培養。高一階段：剛進入學校，通過學習了解學科特點，利用學校、教師、網絡、社會了解就業動向，自我優勢結合人才需求，明確選考科目，初步制定職業發展意向。高二階段：正確處理選考科目學習與學考科目學習的關系，既突出專業知識又兼顧知識廣度。高三階段：更要處理好語文數學英語必考科目學習與選修科目深化拓展的關系，既要提高高考成績又要深化拓展專業素養；既要強化高考復習又要重視面試培訓，為參加高校自主招生考試或“三位一體”考試做好充分準備。因為近年來重點大學通過高考統一招生錄取的名額正在減少，而自主招生或“三位一體”的名額大量增加，有志于就讀名牌大學的學生要注意這方面的情況。同時高中生要根據自己的理想多去了解高校情況，多去了專業設置的情況，為報考適合自己的學校及專業做好信息準備。

4.積極參加選修課程，為今后的職業生涯做好基礎

按照教育部有關規定，高中學校要開設選修課程。我們可以根據自己的興趣愛好，選取自己喜歡的課程進行學習，這不僅可以及早的發現我們的喜好和特長，為我們的職業生涯做規劃有著重要的參考意義，同時對我們的基礎知識的培養也很重要，拓寬了我們的見識寬度，為今后的職業生涯奠定堅實的基礎。

參考文獻：

[1]劉界，黃冠，王冰潔.關于人工智能教育如何彌補當前教育缺陷的思考[J].內蒙古民族大學學報，2006，12（3）：50-51.

[2]焦加麟，徐良賢，戴克昌.人工智能在智能教學系統中的應用[J].計算機仿真，2003.20（8）.

[3]劉春玲，張煥生，郝國芬.BP神經網絡在教學評價中的應用[J].煤炭技術，2012，31（5）：231-232.

篇5

中圖分類號：F407.21

文獻標志碼：A

文章編號：1000-8772（2014）-036-02

經濟危機來臨時，煤機行業首當其沖承受著最猛烈的沖擊。由此，“抱團取暖、聯合御寒”便成為煤炭企業和煤機行業的自覺選擇。以山西天地煤機裝備有限公司為例，近年來，通過和平煤集團、晉城煤業、潞安煤業等煤炭企業建立戰略合作關系；和江西直方、德國CFT建立產業發展伙伴關系，實現了煤機行業“以技術換市場”的目標。煤機制造企業以優惠價格向合作方提供設備及配件；煤炭企業優先采購合作方的煤機裝備；雙方亦或通過成立合資公司的方式，實現內部采購。合作過程中，也存在一些經營風險。為了進一步降低投資風險，提高收益，有必要對戰略合作的必要性、合作對象的選擇有個清醒的認識，并對投資項目后評價給予足夠重視。

1.明確合作的必要性

具備以下兩個最基本的條件，煤機行業才能進行投資。切記謹慎投資，避免盲目跟風。

1.1有利于實現優勢互補

隨著煤炭市場下滑，大型煤業集團通過資源整合，對中小煤礦進行并購，對大型煤機裝備的需求量不斷增加。都將目光聚集到“煤機”這塊蛋糕上，大型煤業集團主要通過內部建廠或者改造原有機修廠的方式進入煤機領域，但是苦于科研積淀薄弱，缺少技術，煤安標志辦理困難，質量難以保證。便轉而尋求有技術、有產品、有資質的煤機制造企業開展合作。

煤機制造企業面對日漸萎縮的市場，不再輕易進行批量投入，以產定銷的生產模式逐漸向以銷定產轉變。必須考慮庫存壓力、回款風險。老產品投入縮手縮腳，新產品研發遲遲不能推進，科研、技術、管理力量閑置，迫切需要尋求有保障的市場，降低經營風險。

具備上述條件的雙方具有合作的切入點，能夠實現優勢互補，實現技術與市場的互換雙贏，投資具有可行性。

1.2有助于擴展行業視野

煤炭形勢好，對煤機需求旺盛。對煤機企業而言，只需要維護好定型產品市場，很少有精力去做非標設計；對于煤炭行業來說，只需根據現有煤機，制定相應的開采工藝。隨著煤炭形勢下滑，煤炭行業為了降低成本，必然從開采工藝等方面想辦法，需要適合工藝需求的量身定做的個性化煤機，標準煤機產品無法滿足市場需求。

通過合作有利于開闊煤機行業科研、技術、管理各類人員的視野，使設備的適應性跟上開采工藝的步伐，開發適銷對路的煤機裝備，投資具有可靠性。

2.謹慎選擇合作對方

戰略合作考察階段，只有選對合作對象，才能實現互惠雙贏。選擇時應該遵循以下原則。

2.1合作企業要有比較突出的行業地位

行業地位包括：準確的市場地位和穩健的發展潛力。只有這樣，才能實現合資公司的可持續發展。

2.2合作企業必須具有一支優勢團隊

合作企業必須具有一支優勢團隊，具有很高的誠信度，具有較強的文化認同感[1]。投資企業的實質是在投資人，選擇優秀的企業家和優秀的經營者團隊非常關鍵，合適的團隊必須彼此認同對方的組織文化，才能保證合資公司運行中合規、合拍。

2.3合作企業要有較好的經濟效益

合作企業的主要財務指標要比較優秀。經濟效益低下的企業不可能推動合資公司的良性循環，還會成為拖累，甚至使合資公司承擔連帶責任。

3.周密部署投資評價

投資后評價是服務于投資決策，對投資活動的效果進行監管的重要手段，可為改善企業經營管理水平提供幫助[2]。很多煤機企業在戰略合作過程中，虎頭蛇尾，重視前期調研、可行性研究，忽視后期投資監管，忽略投資后評價。有些合資公司，運行若干年后所有業績僅限于能為合并報表做點貢獻，利潤為零甚至虧損，但因各種原因，還得勉強支撐，成了母公司的拖累。因此投資后評價意義重大。

3.1后評價工作重點

3.1.1建立后評價管理制度

建立科學的后評價管理制度，提供制度保障，是開展投資后評價工作的基礎[3]。煤機企業要在國家制度、行業政策、主管單位投資方向指導下，制定管理制度，對后評價工作進行管理、審查和考核。投資主體要嚴格按照后評價管理制度的要求組織實施；戰略投資部門負責對后評價工作執行情況進行監督和審查。

3.1.2明確后評價職責、期限、額度

首先，要明確投資后評價的組織機構。

其次，明確投資后評價的投資數額及年限。通常在項目投產后一年之后，兩年之內應該組織人員進行項目投資后評價工作。同時，根據項目的重要程度或社會影響程度，確定開展后評價項目的投資限額。

3.1.3確定后評價內容

投資后評價涵蓋的內容主要包括：

（1）項目概況。包括項目建設地點、開工、竣工期限；計劃、實際生產能力；投融資情況、資金到位狀況；運行及實際生產情況等。

（2）實施過程評價。包括立項、可行性研究報告；批復意見；項目設計、準備、招標、采購、征地拆遷等方面的總結和評價。

（3）建設過程評價。包括項目合同執行情況、管理現狀、工程質量、監理及竣工驗收等情況的總結和評價。

（4）財務效益評價。包括項目的資產負債表、現金流量表、利潤表，并對具體財務指標進行分析和評價。

（5）環境和社會效益評價。包括環保設施的建設、環境制度執行情況、環境和生態影響狀況，對當地經濟發展影響狀況、人民生活和就業的影響，對于稅收財政收入的影響等。

（6）可持續性評價。結合投資的實際情況，從宏觀經濟環境、資源條件、市場競爭力、內外部條件對比等角度，對持續發展能力進行評價。

3.1.4建立指標體系

指標和指標體系是進行后評價工作的基石[4]。每個評價指標都從不同側面刻畫對象的某種特征，由指標名稱和指標數值兩部分構成。指標體系是相互聯系的指標所構成的整體，綜合反映對象的各方面情況。對指標體系中的不同指標賦以相應的權重，經過模型優化，來發現、認識復雜現象的特征及規律。

3.2設定后評價方法

項目后評價遵循定量與定性分析、對比與預測分析、動態與靜態分析相結合的原則。按照學科領域不同，可分為定性評價方法、經濟分析法、運籌學方法、統計分析法和智能化評價方法。定性評價法包括Delphi法、專家打分法和邏輯框架法；經濟分析最常用費用—效益分析法；運籌學方法包括多目標決策法、AHP分析法、模糊綜合評價方法等；統計分析法主要指主成分分析法、因子分析法、聚類分析和判別分析；智能化評價方法即在綜合評價中應用人工神經網絡法。其中，BP神經網絡算法(簡稱BP算法)應用廣泛[5]。

3.3根據后評價結果進行相應的資產處置

后評價結果可作為煤機行業制定戰略規劃、調整投資方向、新項目立項的重要參考，對于個別長期處于虧損狀態，無力扭轉局勢的項目應該果斷終止。

4、結語

在煤炭形勢緊張的關鍵時期，煤機行業必須謹慎選擇合作對象，利用國家及行業的各項優惠政策，加強投資項目后評價工作，提高投資決策水平，完善項目的監管機制，減少投資風險，最終實現企業經濟效益的提高。

參考文獻：

[1]劉志鵬.投資并購的戰略選擇與管理[J].今日工程機械，2013，03:78-79.

[2]張敏，熊文正.淺談中央企業固定資產投資項目后評價[J].中國工程咨詢，2013，02:32-35.

[3]于云生.企業項目投資后評價探析[J].全國商情(理論研究)，2013，16:57-58.

[4]周善忠，于曉斐，趙勝躍.能源類國有企業投資項目后評價指標體系與程序設計[J].項目管理技術，2010，05:66-68.

[5]周善忠，于曉斐，趙勝躍.人工神經網絡在投資項目后評價中的應用[J].項目管理技術，2010，09:70-74.

作者簡介：韓斌慧（1971-），男，山西晉城人，高級工程師，招標師，博士研究生，從事機械設計及理論研究。

篇6

關鍵詞：高職教育；個性化學習；數據挖掘；商業智能

中圖分類號：TP311.13

作為我國高等教育一支重要生力軍――高等職業教育近幾年來的發展可謂迅猛，無論是學校數還是學生人數，高職?？频囊幠Ｒ咽俏覈叩冉逃陌氡诮健８呗毥逃龑θ瞬诺呐囵B目標是為國家和地方經濟的發展輸送適應生產、建設服務等一線急需的應用型高素質人才，《國務院關于大力發展職業教育的決定》中就提出了“堅持以就業為導向，深化職業教育教學改革”，要求加強職業院校對學生實踐能力和職業技能的培養。

1 現狀

目前，高職學生在學校完成系統的課程學習依然是高職教育教學的主要方式，在此過程中，由于學生個體特性、就業意向、專業方向等各種因素的影響，獲取的知識無論從方式方法、內容結構，還是真正掌握的程度來說都因人而異，而這其中有相當大的部分是學生主動性選擇的結果；此外，在高職教育教學改革的嘗試中，大類招生、拓展專業等多項措施在很多職業院校中已然試行，這就給予學生更多的自和選擇的機會。

然而，在自主選擇的過程中，由于沒有一個可參照的、適合自己的挑選標準，高職學生進行各項選擇時在很大程度上有著“扎堆隨大流”、“哪個課能混好過”的心理，這就導致主動選擇的課程，其學習過程并不順暢、學習效果也不理想，沒有提升自身知識結構的質量。這種高職教育中教與學環節的脫節會對高職學生的能力培養產生有著不可忽視的影響。

2 研究思路

隨著教育信息化的深入發展，先進的信息技術手段在教育教學的方方面面都得以有效利用，這也為學生綜合能力培養的探索與嘗試提供了新的途徑，數據挖掘技術就是其中很重要的一種。數據挖掘指的是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的實際應用數據中，提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識的過程。在此過程中，數據源必須是真實的、大量的、含噪聲的，而從中發現的是用戶所感興趣的知識內容，這些知識應該是可以接受和理解、并且能加以進一步運用的。

數據挖掘技術之所以在教育行業有更為廣泛、實際的應用，這是由于各個學校都會有自己的一整套數據庫系統，用于記錄學生的學籍信息、課程教學過程等歷史數據，這樣，就可以嘗試運用先進的數據挖掘技術和智能分析工具，通過對高職教育研究和教學過程中積累的海量數據進行采集分類、挖掘和分析，從多角度、多層次出發，構建識別個體特點、知識構成和獲取方式等要素之間關聯模式的數據模型。數據挖掘是一門交叉學科，其理論和方法有很多，包括K-最近鄰分類器、判別分析、人工神經網絡和分類樹等，它把人們對數據的應用從低層次的簡單查詢，提升到從數據中挖掘知識，提供決策支持。在這里就是要將數據挖掘方法與高職教育教學研究相結合，設計實際的分析應用系統，具體來說：

（1）數據挖掘技術面向高職教育這一特定領域中的主體――高職學生，針對專門的指標，包括個體特性、專業要求、就業意向等，著眼于課程這個知識載體，對它們之間的關系進行深層次、智能化的挖掘、分析；

（2）數據挖掘的應用會具體到建模、變量篩選和導入等方面，而不只是一些抽象的挖掘算法的研究；

（3）數據分析采用先進的商業智能工具，同樣，數據的展現手段基于平臺，具有開放化、模塊化、網絡化特點。

3 系統框架

系統定位于個性化學習分析，其框架結構參見圖1，主要由數據集成、數據建模、數據分析及展現等部分構成。具體來說，數據集成模塊完成定義數據結構、裝載、清洗、合并數據的功能；數據建模是指建立數據分析OLAP及數據挖掘模型；數據分析旨在分析和比較各種不同算法得出的結果，尋找最為匹配的算法，而數據展現的作用是根據分析結構靈活創建數據報告。

圖1 系統框架結構

在此架構下，各個子系統的功能如下所述：

（1）數據集成。分析和歸納課程教學過程中產生的系列數據，根據其特征和行為設計及定義便于分析和挖掘的數據結構，然后并進行數據集成。數據集成的工作包括從異構數據源獲取數據，將其進行清洗、轉換、合并，然后加載到數據倉儲中。數據集成執行的時間、相互的順序、成敗對將來的分析結果的有效性則至關重要。

（2）數據建模。典型的數據挖掘工具將在構建了數據倉庫后進行分析并生成結果，一些工具也可以使用關系型數據進行分析，數據分析的結果獨立于數據倉庫中使用的數據。數據挖掘核心的部分就是選擇挖掘算法并建立數據模型，這樣就可以根據學生個體信息、學生成績等數據之間的關系將這些學生劃分成分析有意義的組群并預測他們的行為；當把這些組發送回分析過程時，數據挖掘引擎允許分析人員和用戶根據這些簇進行劃分和細化。

（3）數據分析與展示。以學生個體信息和課程數據為輸入，利用所篩選出的最佳建模方法，逐步提出一個可實現個性化學習分析的數據模型，以衡量及提高模型預測的準確度。將分析結果以特定的客戶端或Web方式進行展現，以建立的分析結果展示平臺，具有高度的開放性、通用性和可擴展性。通過建模創建了正確的模型，數據挖掘的重點就從分析轉到結果上，數據報告的展現方式有多種，可通過專業的報告工具，也可自行編寫Web網站進行。

4 結束語

在高職教育教學研究中運用先進的數據挖掘技術手段，針對各項課程教學、學生管理數據進行深度挖掘、分析，研究個性化學習模式，為學生的自我學習規劃提供具體化、智能化分析結果以供參照，在此情況下，先進技術手段的支持，對教與學都有著不可忽視的影響。同時，也為人才培養的探索與嘗試提供新途徑。

參考文獻：

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[3]干娟.基于決策樹算法的學生綜合測評系統的設計[J].安徽電子信息職業技術學院學報，2011（04）.

篇7

關鍵詞：最低生活保障線；擴展線性支出系統法；線性規劃法；多目標規劃

中圖分類號：D632.1 文獻標識碼：A 文章編號：1000-4149（2014）04-0103-06

DOI：10.3969/j.issn.1000-4149.2014.04.011

收稿日期：2013-11-20；修訂日期：2014-05-28

作者簡介：王桂勝，經濟學博士，首都經濟貿易大學勞動經濟學院教授。

Formulating Methods of Programming Minimum Living Standard Guarantee

Line in China and Its Multiobjective Application

WANG Guisheng

（School of Labor Economics，Capital University of Economics and Business，Beijing 100070，China）

Abstract：Scheme of minimum living standard guarantee is an important part of social assistants. It ensures stability and harmony of our society. Definition of the minimum living standard guarantee line affects both the living level of the poverty and public fiscal payment. This paper reviews the existed defining methods of minimum living standard guarantee line and analyzes the internal mechanism of scheme of minimum living standard guarantee. Then it puts forward multiobjective programming method to define the minimum living standard guarantee line more effectively.

Keywords：minimum living standard guarantee line； the extended linear expenditure system method； linear programming method； multiobjective programming

一、引言

2013年10月30日，國務院總理主持召開國務院常務會議，討論建立健全社會救助制度，推進以法治方式織牢保障困難群眾基本生活的安全網。中國經濟改革研究基金會國民經濟研究所副所長王小魯2010年所做的《國民收入分配狀況與灰色收入》調研報告得出的結論是，中國收入最高的10%家庭與收入最低的10%家庭的人均收入相差65倍。2012年12月9日，由西南財經大學與中國人民銀行金融研究所共同成立的中國家庭金融調查與研究中心公布的《中國家庭金融調查報告》顯示，2010年中國基尼系數達到0.61，遠高于全球0.44的平均水平，屬于聯合國定義的收入差距懸殊危險的社會。由此可見，提高低收入群體收入水平和最低保障水平、縮小居民收入分配差距是我國一項迫在眉睫的改革目標。

最低生活保障制度是我國城鄉社會保障制度改革過程中制定的新型保障制度，是為了維持城鄉貧困人群的基本生活、提高城鄉貧困群體生活福利水平的重要舉措。最低生活保障制度作為一項基本保障權利在我國已經逐步深入人心。當然，我國的社會經濟雖然獲得了巨大發展，但由于人口眾多、各地區發展水平參差不齊，要建立達到西方發達國家福利水平的最低生活保障制度還是心有余而力不足。因此，必須結合我國實際國情，建立切實有效的、可持續發展的最低生活保障制度，而這個制度的核心就是確定一條充分合理的最低生活保障線。

本文在評價現有幾種最低生活保障線制定方法不足的基礎上，結合最低生活保障線制定的內在機理，提出運用多目標規劃法制定最低生活保障線的程序和原理。

二、現有最低生活保障線制定方法評述

最低生活保障線是最低生活保障制度中的核心內容，直接關系到被救助人員的經濟收益和生活水平。因此，最低生活保障線的確定不僅備受政府相關部門以及社會公眾的關注，同時也是學術界討論的熱點。關于最低生活保障線的制定方法，國內外文獻均有大量論述，學者們先后提出了恩格爾系數法、市場菜籃法、生活形態法、國際貧困線標準法、馬丁法等方法。這些方法簡單易用，可以為最低生活保障線的制定提供有效計量手段。但這些方法主觀性相對較強，并且受一定的人文、社會背景約束。為保證最低生活保障線的制定客觀、合理和公正，學術界又不斷提出了其他建立在廣泛調查數據和實證分析基礎上的最低生活保障線制定法，下面選擇有代表性的幾種方法加以分析評述。

1.ELES法

ELES法即擴展線性支出系統法（Extended Linear Expenditure System），是美國學者路遲（Liuch）于1973年在線性支出系統（LES）基礎上提出來的需求函數模型。該法將人們在衣、食、住、行等方面的消費需求分為基本需求和超額需求，再根據樣本數據對各類消費需求方程建立線性回歸模型并進行參數估計，求得回歸變量系數，再對基本需求支出進行估計。基本原理如下：

依據上述基本需求量計算公式來確定最低生活保障線。封等人和王中昭均采用了ELES法分別估計我國陜西省農村最低生活保障線和城鎮居民最低生活保障線[1～2]。從實際應用來看，ELES法具有一定的局限性。如樣本數據的有效性和完整性、截面的異方差性和物價的變動性等需要考察。此外，ELES法主要反映了貧困群體或低保申請人的需求方面的情況（這些需求范圍的設定本身具有主觀性），而不可能反映政府提供最低生活保障的支付能力。也就是說，最低生活保障線的可行性還需另外考察。

2.線性規劃法

汪泓等人首先采取了線性規劃法預測上海市食品基本支出水平，然后運用人工神經網絡模型預測估計了非食品支出水平，最后將二者相加得到上海市最低基本支出水平即最低生活保障線[3]。按照營養學的規律，運用線性規劃法估計食品基本支出應該是較為客觀可行的方法。但這種方法過于細致，消費者的偏好不同，樣本食品的選擇較多，不同替代食品的價格也千差萬別。因此，若要一一考察，計算將過于繁瑣。此外，運用人工神經網絡模型預測非食品支出過于復雜，難以理解，而且不同項目支出之間可能是替代關系，也可能是互補關系，學習效應是否有助于非食品支出的預測難以確定。因此，人工神經網絡模型用于預測非食品基本支出不具有實用價值。當然，線性規劃法在預測食品基本支出上具有一定的參考價值，給定基本食品需求目錄，運用計算機軟件可以有效確定基本食品支出水平，再結合非食品基本支出水平估計，即可確定最低生活保障線。但是線性規劃法與ELES法一樣，并不能反映政府提供最低生活保障的可行度問題。

3.回歸分析法

童星等人運用一元線性回歸和多元線性回歸法分別對不同類型指標（平均指標、總量指標和百分比指標）展開了經驗回歸分析，并進行了較為細致的統計分析[4]。從結果上看，回歸效果尚佳，統計檢驗指標有一定的顯著性。這反映了最低生活保障線與各類經濟指標（如GDP、各級政府財政預算收入、城鎮居民儲蓄余額、平均工資、社會消費品零售總額等）之間有一定聯系，并受這些經濟指標的影響。但是，該項研究以最低生活保障線為因變量，以其他經濟指標或社會指標為解釋變量作回歸分析，本身違背了回歸分析的基本假設。因為最低生活保障線是政策變量指標，不是內生變量或隨機變量，不能作因變量，只能選擇基本消費支出作為因變量――該研究中凡是以最低生活保障線為因變量的回歸模型所得判定系數很低即可說明問題。此外，由于該文獻使用數據為截面數據，還存在截面相關性等問題。總而言之，在估計和預測最低生活保障線時，線性回歸分析法要慎用。

三、最低生活保障線制定的目標替代（tradeoff）分析

政府的社會福利和救助政策主要為了改善全體人民的生活福利水平，促進社會公平的實現，但同時也會對效率產生不利影響。如社會救助政策中最低生活保障線的制定就體現了公平和效率的取舍問題。最低生活保障線越低，說明救助政策特別強調社會效率，但有損社會公平；最低生活保障線越高，社會公平程度越高，貧困群體福利水平越高，但會影響社會經濟效率。下面通過博弈方法對這一現象進行分析（類似案例分析可見參考文獻[5]）。如圖1所示，政府有兩種行動，即“救助”和“不救助”；低保申請人員也有兩種行動，即“工作”和“不工作”。相對于政府和低保申請人員的每一對行動組合（或策略組合），雙方均會獲得一定的收益支付，具體收益組合可參見圖1。政府救助一個積極尋找工作或能工作即工作的低保申請人可獲得收益為x，低保申請人獲得收益為a；政府若救助一個偷懶不愿工作的人，可獲得收益為z，這個收益應為負數，因為政府救助一個能工作卻偷懶的人，就是獎懶罰勤，浪費公共資金并損害經濟效率，而對于低保申請人員卻獲得高收益b；同樣，政府對一個不能工作或沒有條件工作的低保申請人不提供救助也得到一個負收益y，因為政府沒有實現社會公平，其聲譽必然受損，而低保申請人則會選擇積極尋找工作，艱難度日比什么都不做要好，因而獲得正收益c。根據以上收益分析，可以確定這些行動組合收益的關系如下：

x>0，a>0，b>0，c>0；z

根據這些收益之間關系的比較，可以發現：當政府選擇救助時，低保申請人選擇不工作（基于理性經濟人假設）；當政府選擇不救助時，低保申請人選擇工作；當低保申請人選擇工作時，政府選擇救助；當低保申請人選擇不工作時，政府選擇不救助。因此，根據以上收益結果，不能得到一個純戰略均衡。為此，需要采用混合戰略博弈來分析。對以上收益結果賦以數字如下：

x=3，a=2，z=-1，b=4，y=-2，c=1

假設政府救助的概率為β，不救助的概率為1-β；低保申請人尋找工作的概率為α，不尋找工作的概率為1-α。則政府的期望收益ERg為：

ERg=β[3α+（-1）（1-α）]+（1-β）（0-2α）

=β（6α-1）-2α

這一博弈的均衡是混合戰略納什均衡：政府以1/3概率選擇救助，2/3概率選擇不救助；低保申請人以1/6概率尋找工作，5/6概率不尋找工作。顯然，政府救助的概率越高，低保申請人尋找工作的概率就越低。純戰略均衡是混合戰略均衡的特例，而混合戰略均衡則是純戰略均衡的擴展形式。在經濟人理性假設前提下，上述政府救助博弈的均衡結果是混合戰略均衡而非純戰略均衡，這是由其收益結構所決定的。也就是說，

雙方只要是理性的，其行動選擇必然是隨機的。由于這種隨機性，政府在制定救助政策時需要考慮政策受益人或救助對象的反應。

四、多目標規劃法在最低生活保障線制定中的應用

多目標規劃法（Multiobjective Programming）是在一定的約束條件下對多個目標函數同時求極值的一種最優化方法?，F實中無論是資源優化配置，還是社會政策設計等均存在多項目標實現問題。有些目標之間還有沖突，如確定某項工業投資計劃，就存在經濟效益最大化和環境損害最小化及能源消耗最小化等矛盾。在社會救助政策設計中，也存在類似的問題，即政府提供救助或津貼實現人們福利的最大化和政府用于救助支出最小化的矛盾。政府提供的救助水平越高即最低生活保障線越高，對低收入群體或貧困人群越有利，而這會增加公共財政負擔，同時也可能會發生“過度保障”，使一些有謀生能力的人喪失求職欲望，寧愿吃“低保”而不愿意就業。多目標規劃法正是可以兼顧多項目標的設計最低生活保障線的方法。

多目標規劃的基本形式可以表述如下：

可得如下結果：

k1=0.3941 ， k2=0.4236， f1=3960（萬元）， f2=6040（萬元）

上述某市的計算結果可以類推到其他近似條件的城市。假設北京市社會救助人口符合上述分層條件，北京市近年來月最低工資或基本生活費接近于1200元，根據上述最低生活保障線比例（k1=0.3941，k2=0.4236），計算得到北京市月最低生活保障金數額應該為472～508元。北京市政府2010年底出臺了一項民生政策，即為更好地保障本市城鄉困難群眾基本生活，按照市委、市政府的統一要求和部署，市民政局會同有關部門測算制定了2011年城鄉低保標準調整方案，并將從2011年1月1日起正式實施。北京城市戶口最低保障金標準由家庭月人均430元上調為480元，上調幅度為11.62%。北京市2011年月最低生活保障金由2008年的390元調整到480元，與前面估計結果基本一致，可見在上述假設下北京市2011年所定最低生活保障金水平是合理的。

運用多目標規劃法制定最低生活保障線的關鍵在于：一方面要了解最低生活保障的總體支出水平和財政支付能力；另一方面，就是要掌握貧困群體的結構狀況，將其根據貧困程度劃分為若干層次（一般為兩層），這樣既能做到應保盡保，同時也能發揮貧困群體的積極性，減少最低生活保障支出。

五、結論與建議

最低生活保障制度是繼下崗生活補助、失業保險制度之后第三條重要的社會保障制度，是維護社會和諧、實現社會公平和縮小社會差距的不可缺少的社會政策。當前，我國社會經濟得到了較大發展，但社會各階層收入差距仍然較大，基尼系數仍居高位。因此，提高社會保障水平、擴大社會保障覆蓋面是確定無疑的政策方向。最低生活保障線的制定一方面決定了社會救助程度，另一方面也受到政府公共財政的約束，因此，科學合理制定最低生活保障線是確保該項制度有效實施的前提。結合前面的分析，就最低生活保障線的制定提出以下幾點建議。

第一，確定最低生活保障線時，既要考慮到最低生活保障制度的福利目標和社會目標，也要考慮政府的財政支付能力和社會經濟效率，不能顧此失彼，影響社會和諧、持續、平穩發展。

第二，確定最低生活保障線的較為合理的方法應該是：首先根據充分有效的調查，搜集掌握各類基本消費數據，運用ELES法估計基本需求支出水平，在此基礎上，結合多目標規劃法來確定最低生活保障線。

第三，在確定最低生活保障線時，要根據低保申請人員的類別劃分，制定不同檔次的最低生活保障線，體現福利的差別待遇。所有這些不同類別的最低生活保障線均可通過多目標規劃一次性確定。

第四，運用本文所提方法估計確定最低生活保障線，關鍵是建立有效的數據庫，再結合MATLAB軟件編制規劃程序，設計好約束條件和目標函數，就能很快得到計算結果。因此，多目標規劃法是十分快捷有效的，同時也能直接反映政策目標。可以斷言，多目標規劃法也會在其他社會福利政策制定設計中得到廣泛運用。

參考文獻：

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[2] 王中昭. 我國城鎮居民最低生活保障線的動態測定[J].計劃與市場探索，2003，（3）.

[3] 汪泓，張伯生.上海市城鎮居民最低生活保障線的研究[J].東華大學學報（自然科學版），2001，（6）.

篇8

在對物流系統進行規劃時，只有綜合考慮各組成部分，合理配置，才能實現物流系統的整體功效。根據物流系統各個組成部分的特點和相關性，可以將物流系統分為“基礎設施系統”、“物流作業系統”和“物流信息系統”三大部分。物流系統的基礎設施是物流系統高效運作的基本前提和條件。雖然各組成部分的功能和作用不同，但就物流系統的整體最優而言，各組成部分都具有不可或缺和相關性。物流作業系統包括運輸、儲存、包裝、裝卸搬運、配送和流通加工等。其中，運輸子系統在物流過程中具有非常重要的作用，因為物品的有效移動是物流系統最基本的職能。所以區域運輸線路網絡和網絡節點（物流園、配送中心）的規劃是物流作業系統優化的基本前提和設施保障，也是本文討論的重點。

1.規劃總體框架

在研究國外物流規劃理論最新發展的基礎上，根據我國物流發展的現狀，將區域物流系統規劃分為兩大部分：區域物流網絡規劃和物流園規劃。如下圖1所示為物流規劃理論研究的內容和方法構成。

區域物流系統規劃分為網絡規劃和節點規劃兩部分，其中網絡規劃沿用傳統的運輸規劃程序（即“四階段法”）的思想，節點規劃則根據節點功能的不同劃分為：生產型配送、消費型配送和運輸轉運三類中心進行選址和規模的研究和規劃。物流園規劃主要包括物流園功能預測、物流園用地規劃、物流園交通影響分析和物流園微觀仿真評價四個部分。圖1中橢圓表示將區域物流系統及物流園規劃的理論方法用軟件工程理論進行設計，用計算機語言實現，形成實用的物流規劃設計軟件。

所以物流規劃理論應該囊括區域物流網絡、物流節點和物流園內部規劃設計的方法的研究，從宏觀層面到微觀層面對構成區域物流系統要素及其之間的關系進行深入、細致地論述和研究，才能使物流規劃理論的研究朝著正確的方向發展，并為物流建設提供科學的理論依據。以下將分節對物流規劃理論的主要部分進行闡述，和介紹國外在該領域的研究進展和應用，同時指出我國物流規劃理論研究存在的問題，并指出今后研究主要方向。

2.區域物流系統設計

區域物流系統設計分為網絡規劃和網絡節點規劃兩部分。

2.1網絡規劃

所謂物流網絡是指實現物流系統各項功能的要素之間所形成的網絡，包括物理層面上的網絡和信息網絡。本課題研究的范圍為物理層面上的物流網絡。

規劃是指在一個確定的目標下選擇的解決手段，廣義的規劃還包括目標的選定，即政策的擬定等。物流網絡規劃就是為了更加有效地進行物流活動，充分、合理地實現物流系統的各項功能，使物流網絡在一定外部和內部條件下達到最優化，而對影響物流系統內部、外部各要素及其之間關系進行分析、權衡，確定物流網絡的設施數量、容量和用地等。

物流網絡長期規劃主要是解決物流基礎設施和大型物流設備的建設問題，按照物流需求制定建設方案、分析方案優劣，并對規劃方案的實施進行指導，從而使物流網絡的建設滿足規劃年的需求的過程。

和客運規劃一樣，在貨運規劃的發展中也曾引入了很多方法和模型。但是至今為止，學者和專家還是認為交通四階段法是有效的，當然其中采用的模型有異于客運中采用的模型。貨運規劃和客運規劃最大的區別在于貨物運輸決策者的多樣化（貨主、托運人、運輸者等）、貨物量度的多樣化（有用噸、車、件等等度量單位描述的）和數據采集的困難（特別是非集計數據的采集），所以貨運規劃較之客運規劃更復雜。交通四階段法在貨運規劃中的應用和含義如下：

產生、吸引：對研究區域中各小區產生和吸引的貨運量進行預測，單位一般為噸（t），也可能以貨幣作為單位。

分布：預測各小區之間的貨物往來量，得到區域的貨運OD量。

貨運模式分擔：預測不同運輸方式所承擔的貨運量，得出不同運輸方式（公路、鐵路、航空、水路、管道和聯運方式等）所承擔的不同種類貨物的數量，即分貨種分模式的貨運OD量。

分配：在將貨運量（噸）轉換為運載工具輛之后，按照費用最小的原則將車輛分配到運輸網絡（道路、鐵路等等）之上。

如圖2所示為區域物流網絡戰略規劃的流程圖，其中右邊是模型，左邊是由模型輸出的數據及數據流向?；舅枷胧牵菏紫阮A測區域產生、吸引的貨運量（包括進出貨運量、區域內部的貨運量），再對不同運輸模型所承擔貨運量經常預測，得到分貨種分模式的貨運量OD，進而轉換為不同種類貨車的OD，最后分配到不同的運輸網絡上，以到達優化區域物流網絡的目的。從圖中可以看出，其基本思想沿用了傳統的運輸規劃程序，但是由于物流概念的引入和貨運本身的復雜性，所以除了傳統的“四階段法”采用的模型之外，規劃框架中引入了一些客運規劃所沒有的轉換模型，比如價值-重量模型、時間分布模型和貨物-車輛模型。

圖2網絡規劃流程圖

以下將對網絡規劃各步驟中所采用的模型、方法進行簡單地介紹，包括國外的發展和應用現狀。

(1)宏觀經濟模型

主要用于預測規劃期區域的經濟指標和區域內各小區與研究區域外進行的不同貨物的貿易量（單位一般為貨幣），其中預測的經濟指標一般包括GDP、人口、行業就業人口等。預測小區的進出口貿易量的模型（以下稱為貨運貿易模型）是傳統的“四階段法”中很少采用的，模型所采用的形式一般為重力模型，變量為GDP、人口和小區對外交易的阻抗等，有時也采用Input/Output模型，輸出為各小區對外貿易OD量（單位為貨幣），最終通過價值-重量模型轉換為小區對外貨運OD量（單位為噸）。

(2)區域貨運模型

區域貨運模型用于預測區域內各小區發生、吸引的貨運量及在各小區之間的分布，即包括“四階段法”中的產生、吸引和分布兩個步驟的模型。貨運需求取決于區域的經濟活動，而經濟活動受很多因素的影響，所以區域貨運模型的主要目的是預測在經濟正常發展水平的前提下，經濟和政策的變化在中長期對該區域貨運需求的影響。因此區域貨運模型關注的不是短期的需求，也不僅僅是對貨運發生、吸引增長率的預測，而是在于描述未來產業結構的變化與貨運需求的關系。

區域貨運發生、吸引量的預測方法一般有趨勢法、系統動態模型、Input/Output模型和增長率模型等。趨勢法有簡單的增長率法和復雜的自回歸法兩種，經常選取的外部變量有GDP等，該方法由于需要的數據少、簡單易行，所以得到了廣泛的應用，但是趨勢法無法考慮政策因素對貨運量的影響，所以一般只用于短期的預測。系統動態模型主要對在一定時期內經濟、土地利用、環境與貨運量之間的關系進行模擬，同時可以對貨運量的分布、貨運模式分擔進行預測，該方法不需要大量的數據，而且模型中可以考慮諸如土地利用和政策因素等，但是該方法很難對參數進行統計檢驗。Input/Output模型（同時可以預測貨物的分布）是各國貨運規劃最常用的模型之一，可以考慮區域經濟、政策因素等，但是需要Input-Output表（投入產出表）和嚴格的假設。從國外的理論研究和實際應用來看，對區域貨運發生、吸引量預測方法的研究并沒有多大的進展，主要集中在對Input/Output模型的改造上和對原有模型標定方法的改進上。而國內這方面的研究很少，在發表的刊物上常見的研究多集中在增長率法、回歸模型和神經網絡模型之上。

分布模型就是用于預測各小區之間的貨運量。使用得最廣泛的是重力模型，即兩小區之間的貨運量與小區的產生、吸引貨運量成正比，與小區間的阻抗（比如小區間的運輸費用等）成反比，關于重力模型應用的關鍵在于阻抗的確定，這點我們將在本文的其余部分進行介紹。

(3)價值-重量模型

建立不同種類貨物的重量和貨物價格之間的關系，將貿易量（貨幣）轉換為貨運量（噸）。預測貨物的價值是一件相當棘手的工作，到現在為止除了時間序列法之外還沒有研究出更合理的模型或者方法。國外在貨運規劃中對貨物價值-重量模型的研究始于上世紀80年代，如1983年的TPR模型、1994年的VTI模型等，而至今國內還沒有關于這方面研究的報導。

(4)時間分布模型

預測不同貨種不同時段的產生、吸引量，輸出分貨種分時段的貨運OD量(單位為t)。應用該模型的主要目的是求出區域在規劃年間的貨運高峰量，根據規劃的需求可以是區域貨運的季度高峰、月高峰、日高峰和小時高峰貨運量等。隨著劃分的細化，模型也趨于復雜，所以至今無論是國外還是國內還沒有研究人員就這一問題提出完備適用的研究成果。

篇9

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申明:本網站內容僅用于學術交流，如有侵犯您的權益，請及時告知我們，本站將立即刪除有關內容。 摘要：本文針對目前高校自動化專業過程控制實驗裝置較簡單、功能單一的實際情況，分析了工業以太網的應用現狀及發展前景，提出了從網絡控制系統的基本思想出發，開發基于兩級網絡的過程控制系統實驗裝置的意義。 關鍵詞：過程控制，教學實驗裝置，現場總線

一、課題的研究意義

為使工科學生在校期間就受到良好的工程實踐鍛煉，建設具有實際工程環境的實驗室和實習基地一直是自動化專業實驗室建設的重要目標。過程控制是指對連續性工業生產過程中有關物理量（液位、壓力、溫度及流量等參數）的自動控制和管理?；诰W絡的控制系統實驗裝置是根據自動化專業及相關專業的實驗教學要求，結合實驗室建設項目，模擬生產現場實際應用的控制系統目前流行的結構形式開發的，它集PLC技術、網絡技術和計算機監控技術為一體，可以開設多個自動控制原理和自動控制系統的實驗，除包含常見的數字PID算法及其改進算法外，還增加了模糊控制、人工神經網絡控制等先進的控制算法的實驗。

開發基于網絡的控制系統實驗裝置兼顧了教、學、研三方面的要求，旨在構成一個基于以太網和Profibus現場總線的實驗模式，培養學生的實際動手能力，給學生提供一個接近生產現場的實驗環境，為有關教學實驗與研究人員提供一個良好的實驗平臺。基于網絡的控制系統軟件包含了廣泛的實驗內容，每一個實驗環節都經過精心設計，使學生對過程控制系統有比較全面的認識和理解，更重要的是能讓學生在過程控制領域的理論知識與工程實踐得到很好的結合。

二、工業控制系統的發展

隨著微電子技術、計算機技術以及通信技術的飛速發展，工業控制系統不斷發生變革。與此同時，作為控制系統的重要組成部分的工業控制網絡，也不斷地向前發展[1]。

1、工業控制系統的發展歷程

正如勞動工具反映了人類生產力的發展歷程，工業儀表設備也反映了工業控制系統的發展歷程。工業控制系統經歷了以下幾個階段，并處于不斷發展過程之中。

1）集中式數字控制系統

模擬信號在信息傳遞、信息處理和抗擾動性等方面存在不足，而工業生產過程要求控制系統既能處理大量數據，又能實現高級控制，于是在20世紀70―80年代，出現了以數字信號代替模擬信號，用計算機代替模擬調節器的直接數字控制系統和監督控制系統。由于當時的數字計算機技術不發達，價格昂貴，往往用一臺計算機取代控制室的幾乎所有的儀表盤，形成集中式的數字控制系統。這種系統可靠性低，風險高度集中。一旦計算機出現故障，控制、監視和操作將無法正常進行，給生產帶來很大的影響，甚至會造成全局性的重大事故。

2）集散控制系統

20世紀80、90年代，隨著計算機可靠性的提高，成本的大幅降低，出現了數字調節器、可編程控制器，以及由多個計算機構成的集中、分散相結合的集散控制系統DCS。DCS將生產系統的信息集中顯示和管理，而將控制功能適當分散，從而將危險分散，提高控制系統的可靠性。典型的DCS可分為操作站級、過程控制級和現場儀表3級。這種控制系統的特點是“集中管理，分散控制”。其基本控制功能在過程控制級中，工作站級的主要作用是監督管理。分散控制使得系統由于某個局部的不可靠而造成對系統的損害降到很低的程度，加之各種軟硬件技術不斷走向成熟，極大地提高了整個系統的可靠性，因而迅速成為工業自動控制的主流[2]。

DCS的缺點也十分明顯的，首先其結構是多級主從關系，底層相互間進行信息傳遞必須經過主機，從而造成主機負荷過重，效率降低，并且主機一旦發生故障，整個系統就會“癱瘓”。其次它是一種數字與模擬混合系統，傳輸可靠性差，且成本較高。

進入20世紀90年代，隨著計算機、通信和網絡等技術的發展，實現底層現場設備信息通信的現場總線技術得到空前發展，這引起了自動化系統結構與設備的深刻變革，又出現了現場總線控制系統和以太網控制系統。

2.現場總線控制系統

由于3C（Computer、Control、Communication）技術的發展，過程控制系統將由DCS向FCS（Fieldbus Control System）發展?，F場總線實際上是連接現場智能設備和自動化控制設備的雙向串行、數字式、多節點通信網絡，也被稱為現場底層設備控制網絡（INFRANET）。和Internet、Intranet等類型的信息網絡不同，控制網絡直接面向生產過程，因此要求很高的實時性、可靠性、資料完整性和可用性。

為滿足這些特性，現場總線對標準的網絡協議作了簡化，省略了一些中間層，只包括ISO/OSI 7層模型中的3層：物理層、數據鏈路層和應用層[3]?，F場總線控制系統（Fieldbus Control System VCS）綜合了數字通信技術、計算機技術、自動控制技術、網絡技術和智能儀表等多種技術手段，從根本上突破了傳統的“點對點”式的模擬信號或數字――模擬信號控制的局限性，構成一種全分散、全數字化、智能、雙向、互連、多接點的通信與控制系統。相應的控制網絡結構也發生了較大的變化[4]。

三、過程控制實驗室控制系統現狀及發展

過程控制系統（Process Control System，簡稱PCS）是模擬現代工業生產過程或對連續性工業生產過程中的物理量，諸如溫度、壓力、流量、液位等參數，對其進行測量、控制、觀察過程參數變化，研究過程控制規律的一類系統。其任務是通過控制系統的設計和實現來完成的，大致包括：確定控制目標、選擇測量參數（被調量）、選擇操作量、控制方案的確定、選擇控制算法、選擇執行器、設計報警和連鎖保護系統。在當前高校的過程控制系統教學中，過程設備是實現自動化的基礎。然而在實際工業生產中，過程設備一般都是比較大型的，而且是專用于某種控制來實現特殊生產目的的，不能適用于高校自動化專業的教學，過程控制實驗系統的設計與開發作為一個從理論到實踐的橋梁在這里就顯得尤為重要。傳統的過程控制實驗系統普遍存在著功能單一、開放性差等缺點，一般只能針對單一的被控參數如液位或溫度等進行過程控制實驗，并且不利于二次開發。目前過程控制實驗系統基本都是DCS（集散控制系統），學生很難接觸到日益流行的FCS（現場總線控制系統），這制約了高校教學水平和學生實踐能力的提高。

基于以上原因，若要控制系統能夠做到數據采集、數據記錄及通訊、實驗狀態監視，實現數字P1D控制及各種智能控制算法的實驗教學，開發出一套基于以太網及現場總線的模擬工業生產過程現場實際應用的控制系統己迫在眉睫。

參考文獻：

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[2]李好文，鄭崗，余健明，馮鑫.計算機多級網絡控制技術[J】.重型機械，2002（2）：16～18

[3]賈東耀，汪仁煌.工業控制網絡的發展趨勢[J】.工業儀表與自動化裝置，2002（5）：12～14

篇10

關鍵詞：核心競爭力；評價體系；評價指標；評價方法

中圖分類號：G64文獻標識碼：A文章編號：1009—0118（2012）11—0020—03



一、引言

近年來，各式各樣的高校排行榜炙熱著人們的視線，高校排名的提升也成了各個校長和領導的工作目標，很多高等教育研究者也將眼光放在了如何能增強高校競爭力研究的范疇上來。隨著研究的不斷深入和展開，高校核心競爭力研究作為高等教育研究的一個新領域和新方向為高校的積極的競爭發展帶來了新的思路和更明確的方向。它借鑒企業核心競爭力的理論結合高校特征、構成要素和職責等高校屬性逐漸形成了其多樣的研究模式，評估方法也五花八門，為了促進研究的進一步深入，有必要對其評估過程與方法進行梳理和分析。本文首先分析了高校核心競爭力評價指標體系的特點、類型和結構，接著對其進行分析，再探討了評價過程中評估方法的使用性問題，最后對高校核心競爭力的評價方法進行了展望。

二、研究樣本的選擇

本研究主要針對專著、學位論文和一般研究論文為研究對象。

主要有：《地方高校核心競爭力》（朱明，2005）；《贏得未來——高校核心競爭力研究》（成長春，2006）；《民辦高校發展戰略和政策需求研究——基于核心競爭力理論之視角》（楊樹兵，2009）；《企業視角的高校核心競爭力研究——基于地方性高校的分析》（徐和清，2010）；《民辦高校核心競爭力研究》（劉龍剛，2012）；《高等學校核心競爭力研究》（戴開富，2007）；《大學核心競爭力理論與實踐研究》（張衛良，2005）；《高校核心競爭力分析模型研究》（成長春，2005）；《我國研究型大學核心競爭力評價與培育研究》（任喜峰，2007）；《知識管理視域中的高校核心競爭力提升策略》（徐學蘭，2006）；《中國高等學校核心競爭力評價研究》（金濤，2003）等。

三、高校核心競爭力指標體系的分析

通過對大量文獻的分析，我們發現高校核心競爭力評估體系的構成和類型主要存在以下幾種類型：

（一）基于高校職能要素的評價體系

一類學者認為高校核心競爭力應該是圍繞著高校職能和構成要素所展開的，所以構成評價體系如表1所示。

（二）基于能力論的評價體系

該理論認為，高校核心競爭力由各種能力綜合、相互作用而成，正是其獨特的、不可模仿的能力水平決定了其核心競爭力。所以基于這種理論，高校核心競爭力可以分解為文化力、學習力和創新力，搭建的評價體系如表2。

高校核心競爭力評價體系學科建設全國重點學科比例；博士學科比例：一級學科比例、二級學科比例；重點實驗室比例；教師人均學科數。

學科梯隊專任教師學歷結構；科研人員比例。

資金教學經費占支出比例；收入支出差額占收入比；生均基建投資。

科研科研收入占總收入的比例；單位教師科研產出：單位教師出版專著、單位教師、單位教師取得科技成果、單位教師取得專利；單位教師科研經費數。

人才培養研究生比例；留學生占研究生比例；畢業生就業率。

高校核心競爭力評價體系文化力核心價值觀辦學指導思想和原則；教師的育人理念；

學生的人生追求。

精神領導的辦學理念；辦學理念的認知程度；美譽度；辦學地位；教師的忠誠度；教師的道德素質；管理制度的健全程度。

學習力學習精神領導者的學習精神；教師的學習精神。

學習機制鼓勵教師學習的機制；學習機制對有效學習的促進程度；師生間溝通程度。

創新力創新精神領導者的創新精神；教職員工創新精神；學生創新精神。

創新機制創新制度的有效度。

創新過程科研成果在教學中應用的程度。

（三）基于資源論的評價體系

該理論認為，高校核心競爭力是顯性資源和隱性資源共同作用的產物。顯性資源是指高校系統運行的工具，具體指學術生產水平和人才培養水平；隱性資源是指高校系統運行的體制和方法，或者說目標，具體指管理和校園文化?；谶@種觀點，評價體系如表3所示。

高校核心競爭力評價體系顯性資源學術生產水平教師學歷、職稱結構；人均學術論文、專著數量；

特色學科數；國家級、省級部級重點科研項目數；人均科研經費。

人才培養水平就業率；碩、博士比例；重點學科數、實驗室數；師生比例。

隱性資源管理素質教育程度；科研和科技成果轉化力；辦學能力。

校園文化校風、校園精神；學術聲譽、知名度、形象、第一志愿報考率。

綜合以上三種評價體系，我們發現高校核心競爭力評價體系從指標類型上看有定量評價指標和定性評價指標，定量評價指標按照用途不同又有總量指標和比例指標，比如總量指標有專著數量、重點科研項目數等；比例指標有師生比例，就業率等。再比如校風，形象等就是定性指標。

評價體系從結構上看，基于高校職能要素的評價體系是純定量指標評價體系；基于能力論的評價體系是定性指標評價體系；基于資源論的評價體系是定性和定量相結合的評價體系。

四、評價過程及方法研究

高校核心競爭力的評價方法不僅僅是構造數學模型計算的過程，而是包括評價流程、定性指標的評價和綜合評價三個方面的內容：

（一）評價流程研究

通過歸類分析，我們發現核心競爭力的內在結構要求我們將評估工作看成是一個層級性流程的整體評價工作。首先，從基層開始，逐層逐級進行，如果行進到某層存在問題則停止評價。以上文中的評價體系為例，評價先從最底層（三級指標）開始，逐步上升到二級指標，最后將二級指標匯總做綜合評價。

（二）定性指標的評價

我們發現高校核心競爭力評價體系中大量的用到了定性評價指標，因此評價的方法和評價者的能力、知識結構、閱歷以及對評價對象信息的獲取量都直接影響定性指標的測評。所以，為了使得評價結果更接近事實，要在選擇評價小組的成員上制定一系列的標準，以找到最合適的專家、學者進行評估。評價方法主要采用專家評價法。具體的方法有：德爾菲法、專家會議法、頭腦風暴法、個人判斷法。

德爾菲法指根據有專門知識的人的直接經驗，對研究的問題進行判斷、預測的一種方法；專家會議法指依靠一些專家，對預測對象的未來發展趨勢及狀況做出判斷而進行的一種集體研討形式；頭腦風暴法指通過專家間的相互交流，引起“思維共振”，產生組合效應，形成宏觀智能結構，進行創造性思維的過程；個人判斷法指依靠個別專家對預測對象未來發展趨勢及狀況做出專家個人的判斷。

（四）綜合評價

影響高校核心競爭力的因素比較復雜，這就需要我們的評價體系是多層次、多元化的。有時我們需要用圖表的形式明顯的顯示出對比來，比如兩所性質相同的高校如果想對比其師生數量的時候；有時我們又需要計算出每個指標的權重，以此來為眾多高校進行總的核心競爭力的排名。所以，為了滿足不同的需求，多元統計分析法就被大多數學者普遍使用。

高校核心競爭力評價方法匯總

推斷統計分析法

多元統計分析是研究客觀事物中多個變量之間相互依賴的統計規律性。隨著計算機技術的發展和普及，多元統計分析在醫學、生物、氣象、經濟、教育上得到了廣泛的應用。人們越來越想通過更為全面的變量集合去評估某一項事物，并試圖用數學模型找到變量之間的關系。

縱觀研究文獻，一個全面的能體現核心競爭力的評價體系應該是分層次分目標的一個多指標評價體系。基于這種評價體系，研究方法主要分兩類：描述統計法和推斷統計法。

描述統計法指通過各種圖形顯示，對數據的頻數分析、集中趨勢分析、離散程度分析以及分布分析。主要有5種圖形表示法：散點圖、折線圖、條形圖、雷達圖和星座圖。

推斷統計法指研究客觀事物中多個變量之間相互依賴的統計規律性。主要有聚類分析、主成分分析、因子分析、判別分析等，其主要是用來給指標體系確定權重的方法。

五、模糊數學在高校核心競爭力評估中的應用

模糊數學是1965年以后，在模糊集合、模糊邏輯的基礎上發展起來的模糊拓撲、模糊測度論等數學領域的統稱。是研究現實世界中許多界限不分明甚至是很模糊的問題的數學工具。在模式識別、人工智能等方面有廣泛的應用。它可以在無法判斷各評價指標與總排名的關系的情況下，且樣本數據有限的情況下進行評價，并通過模擬人類神經系統的活動為系統管理帶來決策支持。目前，已有少數幾篇的論文使用了模糊數學的方法，比如《高等學校核心競爭力研究》（戴開富，2007）使用了BP算法的神經網絡技術對13所高校進行了評估，并對其有效性進行了驗證。

方法是固定的，為了達到不同的使用目的，我們會選擇不同的方法，其目的是為了更貼切、真實的體現其高校核心競爭力水平，為我們的研究服務。

參考文獻：

[1]賴德勝，武向榮.論大學的核心競爭力[J].教育研究，2002，（7）：42—46.

[2]朱明.地方高校核心競爭力[M].北京：中國大百科全書出版社，2005：116—144.

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[4]任喜峰.我國研究型大學核心競爭力評價與培育研究[D].哈爾濱：哈爾濱工程大學，2007，（10）.

[5]成長春.贏得未來——高校核心競爭力研究[M].北京：人民出版社，2006：240，130.