3 部队装备人才队伍体系建模设计

　　3.1 评估指标体系结构

　　对部队装备人才队伍[4]进行评估，需考虑的因素较多。按照部队装备人才的高级人才、中级人才、初级人才三个层次，构建了8个评估指标，并建立部队装备人才队伍体系评估指标，如图3所示。

　　图3 部队装备人才队伍体系评估指标结构图

　　3.2 样本数据的处理

　　训练样本的精确构造是网络模型能够准确评估的关键。为尽可能地降低人为因素影响，保证客观性，采用Delphi法，选取20～30位专家，根据设计的两两指标相对重要性专家咨询表参与评判，并不断进行反馈和修改。利用所得的评判结果分别构造各指标层的判断矩阵，然后用层次分析法计算各指标间的相对权重。根据所得的权重数据，对采样数据进行处理即获得初始训练样本。为客观起见，在征集专家意见和综合权衡的基础上，采用有激励与惩罚功能的变权综合法思想，对初始训练样本进行再处理。处理方法为：无论权重高低，对每项指标值高于0.90的，给体系效能结果以0.01的激励;对每项指标值低于0.60的，对体系效能结果处以0.01的惩罚。依上述方法根据实际采样数据，对所得专家知识进行量化和模糊处理后获得精确训练样本数据，按照部队装备人才队伍体系评估指标中基本理论知识A、技能及创新能力B、组织管理能力C、工作投入程度D、工作作风纪律E、工作质量F、工作效率G及履行职责情况H等因素，记录如下：

　　A=[1.00 0.81 0.67 0.92 0.83 0.78 0.64 0.81 0.63 0.34 0.65]';

　　B=[1.00 0.85 0.78 0.56 0.61 0.66 0.53 0.38 0.56 0.59 0.86]';

　　C=[1.00 0.69 0.83 0.74 0.38 0.74 0.84 0.91 0.48 0.71 0.66]';

　　D=[1.00 0.79 0.57 0.38 0.88 0.78 0.56 0.67 0.38 0.83 0.78]';

　　E=[1.00 0.83 0.71 0.82 0.75 0.51 0.77 0.89 0.42 0.49 0.51]';

　　F=[1.00 0.61 0.65 0.71 0.81 0.87 0.81 0.56 0.61 0.29 0.42]';

　　G=[1.00 0.78 0.34 0.63 0.77 0.56 0.92 0.49 0.93 0.28 0.34]';

　　H=[1.00 0.58 0.81 0.57 0.82 0.91 0.34 0.88 0.32 0.33 0.45]';

　　Y=[1.00 0.75 0.72 0.81 0.85 0.78 0.69 0.70 0.54 0.47 0.58]';

　　data=[A B C D E F G H Y]

　　运行MATLAB仿真软件，把实测数据的矩阵data装入其工作空间，根据实测数据自动生成初始ANFIS，网络模型误差测试如下图4所示：

　　图4 FIS网络模型误差测试 图5 评估模糊规则观测窗

　　并对该ANFIS网络评估模型进行训练，采取25次训练后，误差仅为error=1.457×10-7，能很好地满足装备部队装备人才队伍体系指标评估的误差要求。拖动游标红线或变动输入量A-H的数值时，可以看到输出量Y发生相应的变化，给出相对应的输出值。如图5所示，为A=0.884，B=0.673，C=0.854，D=0.957，E=0.799，F=0.832，G=0.85，H=0.917时，相应的输出效能Y=0.86。可见用ANFIS网络模型能够精确地评估部队装备人才队伍体系的整体效能。

　　4 结束语

　　采用自适应神经网络的算法从基本理论知识、技能及创新能力、组织管理能力、工作投入程度、工作作风纪律、工作质量、工作效率及履行职责情况8个决策指标进行评估，为评估部队装备人才队伍整体效能提供可靠数据支持，实现了部队装备人才队伍的量化和动态观察，在实践中更利于部队装备人才队伍的建设发展。但该评估模型仍存在尚待完善的问题，如实验数据的精确采集，训练精度、样本量少等，在下一步工作中将研究解决。

　　参考文献：

　　[1]张杰,唐宏,苏凯等.效能评估方法研究[M].北京:国防工业出版社,2009.7.88-96

　　[2]陈海岳,周亦军,刘湘衡.装备维修人员维修能力的模糊综合评判方法研究[J].舰船电子工程,2012,32(6):103-106.

　　[3] 葛哲学,孙志强.神经网络理论与MATLABR2007[M].电子工业出版社.2007.9.102-120

　　[4]张伟,刘恒,袁伟,等.军事代表绩效考评工作现存问题及对策研究[J].装备学院学报,2013,24(1):61-64.

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