计算智能化的高校大型仪器设备使用效益评价模型研究

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摘要：为实现高校大型仪器设备的统筹规划管理、优化整合、资源共享的目标，对高校大型仪器进行信息化和虚拟化管理，建立仪器设备使用效益考核评价体系，运用计算智能技术对仪器设备使用效益进行客观评价，力求使设备的效益考核方法更合理、公正、规范，做到物尽所用。在设备资源共享的模式下，对高校大型仪器使用效益评价模型进行研究具有重要的现实意义和实用价值。

关键词：资源共享；设备使用效益；评价体系；模型研究

作者简介：于北瑜（1969-），男，黑龙江呼兰人，广东海洋大学信息学院实验教学中心，实验师。（广东 湛江 524088）

中图分类号：G647 文献标识码：A 文章编号：1007-0079（2013）04-0225-02

高校实验室拥有的大型仪器设备是实验教学、科学研究、生产试验、技术开发和科技创新的重要支撑，是高校学科建设和人才培养的基础，也是衡量高校教学及科研水平的重要标志之一。随着教学改革的发展和国家近年来对教育投资力度的不断加大，各高校的大型仪器设备台数也逐年增多，虽然有力的支持了高校各方面的教育力度、深度和广度，但同时也存在着不少的问题和弊端，如设备使用率不高，设备资源没有完全做到对社会服务开放等。针对上述问题，在资源共享的管理模式下，对高校大型仪器使用效益评价模型进行研究具有重要的现实意义和实用价值。

一、大型仪器设备使用效益考核评价体系的构建

高校大型仪器设备使用的主要目的除了要完成重大科研项目和技术开发以外，还有发展学校重点学科、培养专业人才的任务，所以高校大型仪器设备的使用和管理要向着纵深发展，积极拓宽设备使用的宽度（应用面）和深度（研究面），一直以来大型仪器设备使用都没有量化的考察模式，无法考察设备的使用效果和影响度，为了改善这种局面，必须建立起设备使用效益考核评价体系，从而加强和鼓励大型仪器设备的使用、共享。通过设备使用效益考核评价体系的评价与考核，设备管理部门可以评估出前期仪器设备购置可行性研究的科学合理性，藉此也可以评价各部门大型仪器设备管理和共享工作的有效性，为大型仪器共享平台的发展建设提供重要的参考依据。

在现有的各高校仪器设备管理体制下，学校或者仪器设备的主管部门对仪器设备使用效益评价主要是以人为主观评价为主，缺乏客观的全面的仪器设备使用效益评价体系，致使设备管理人员的积极性与仪器设备的利用率都不高，造成了人力、物力的极大浪费，而客观的大型仪器使用效益评价体系应具有较强的激励作用，从而调动仪器管理人员的积极性，有利于加强对外开放和服务，提高大型仪器设备利用率，最大限度地实现仪器设备在人才培养、科学研究、服务社会等方面的作用，避免仪器设备闲置、重置或低效率运行，减少有效资源的浪费。

本研究以资源共享和提高设备资源的利用率为前提，借鉴教育部制定的高等学校贵重仪器设备年度效益评价表，结合广东海洋大学的实际情况，制定了资源共享模式下的大型仪器设备使用效益考核体系，为客观评价设备使用效益奠定了基础。其效益评价体系结构如图1所示。

该评价体系分为机时利用、人才培养、科研成果、服务收益、功能利用与开发五部分，每个部分又分成若干个小部分，在机时利用模块中的有效机时指的是相关使用登记齐全的使用机时，包括使用人、使用时间、使用内容等，记录在案的有效机时。额定机时为指定的最低使用率。人才培养模块中的各部分主要针对大型仪器的具体操作而言，不是简单地开关实验室的大门，更不是长期的封存闲置式的仪器管理使用方法。科研成果分为不同的档次，每个档次的加权分值不同。服务效益分校内校外，可适度增加校外的分值量，从长远目标来看，高校大型仪器设备只有走出去才能产生更大的使用效益和社会效益。功能利用与开发主要是考察大型仪器是否发挥了原有的性能和作用，是否在教师的努力下有更深层次的应用和开发，是否发挥了更大的效益。

二、基于计算智能的大型仪器设备使用效益评价方法研究

针对现有大型仪器设备使用效益评价方法客观性差、评价技术落后等问题，本研究应用核主成分分析法、粗糙集理论、神经网络和支持向量机等智能信息处理技术进行了深入研究，采用上述智能信息处理技术对仪器设备使用与管理有关的数据进行了预处理，即对大型仪器设备使用效益评价特征进行属性约简，去除冗余或干扰特征，以精简后的数据集为基础，构建基于计算智能的大型仪器设备使用效益评价模型，其评价模型如图2所示。

大型仪器设备使用与管理效益评价模型构建具体步骤如下：

1.效益评价体系构建

从大型仪器设备使用与管理数据库中提取描述效益评价特征的参数，构建效益评价体系，再从中随机抽取部分样本作为效益评价训练集。

2.数据离散化及决策表的建立

在保障原始分类能力的前提下，运用适宜的离散化方法对连续的效益评价指标进行离散化，并用离散化后的条件属性和决策属性建立决策表。

3.属性简约

以保持条件属性和决策属性之间原有依赖关系不变为前提，利用属性约简方法消除决策表中冗余属性或冲突属性，形成最小条件属性集。

4.训练效益评价分类器

采用计算智能技术构建评价分类器，并对分类器相关参数初始化，将训练样本输入到基于计算智能的评价分类器中进行优化训练，当满足循环结束条件时，结束分类器训练操作。

5.效益评价结果输出

按照上述的数据预处理方法对大型仪器设备使用与管理数据测试样本进行属性简约和归一化预处理，然后输入到优化后的基于计算智能的评价分类模型中进行评价判断识别，最后输出效益评价结果。

上述基于计算智能化的大型仪器设备使用效益评价模型作为计算机系统开发的基础，可更科学、客观、智能化的对大型仪器设备使用的效益进行评价，对设备管理和设备使用都将起到决定性的指导意义，从而提高设备的效率，更好地为教学、科研、社会服务。

三、结论

计算智能化的高校大型仪器设备使用效益评价模型研究是以计算机网络和基于计算智能的智能信息处理技术为支撑，以“依托学科、相对集中、专管共用、资源共享”为原则，对大型教学科研仪器设备进行智能化管理，从而达到统一配置、统一管理、预约使用、有偿服务的目的，是一种新型的大型仪器设备资源共享与管理模式。基于计算智能化的高校大型仪器设备使用效益评价模型构建的大型仪器设备资源共享与管理平台，将会初步形成科学配置、布局合理、多层次、高效益、开放式的资源共享管理体系，使教学科研仪器设备管理更加智能化、科学化、规范化。

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