基于BP神经网络的高校实验室智能管理系统的绩效评估研究

魏忠 冷国慧 王丹丹

摘要：基于高校智能实验室系统的实验室智能管理系统评估是高校教育领域的重要组成部分。信息技术为实验室建设的跨越式发展提供了机遇，高校智能实验室建设应运而生。一个先进和创新的智能实验室系统，可以提供全新的学习机制和先进的管理环境，实现一种全新的高校实验室的管理模式。

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关键词 ：BP神经网络；智能实验室；绩效评估；管理信息系统

引言

智能实验室管理系统由硬件平台、管理软件系统和基于信息控制技术的实验室管理控制系统３个部分组成。通过网络电源控制器监管仪器设备，将预约、门禁刷卡连用进行身份识别，并通过高清晰视频监控系统对实验过程进行监控。实验用户可以直接进入实验室使用权限内的仪器设备，实现实验室对学生的全面开放，进一步提高实验室管理水平和实验教学质量。

随着现代信息技术的发展，实验室智能管理系统是一种新型的实验室建设方式，在实验室管理实践中优势在于：确保实验室开放时间与空间，以确保有效的操作和设备的安全使用，加强实验室规范化管理，减少实验室专门团队的工作量，保证实验室运行数据的准确性和科学。实验室智能管理系统产生大量真实可靠的数据，通过对数据进行筛选和整理后，以指标可视化形式在系统中展现，能为实验室各级管理人员提供支持，更好地规划实验室的建设。

实验室绩效是衡量实验室建设成果的一个重要指标，通过实验室智能管理系统获取的大量真实可靠的数据信息，集中在大数据中的核心问题：教育数据的应用，由此智能实验室管理系统的实验室绩效评估，优化出对实验室绩效影响最大的因素，也是资金投入方向，为实验室管理人员提供支持，更好地规划实验室的建设，合理配置实验室资源，提高实验室资源利用率，减少不必要的投资，逐步改变高校实验室建设与管理理念。

1、实验室绩效评估指标理论

本文在东华大学智能实验室系统建设项目中绩效评估指标的基础上，初步拟定提出了一套实验室绩效分析的指标体系，在一级指标的基础上再分别进行细化，得到二级指标15项，该体系一级指标包括实验设备、实验教学和实验室管理三大项，二级指标包括实验室利用率、人才培养投入产出比等15项指标，以此作为高校教学实验室评估体系的指标集合。

为推动实验室的高效发展，提高实验室的使用效率，对高校实验室进行绩效分析是一项非常重要的工作。为检验各学院实验室用于实验教学和对学生开放使用的效率，在对实验室进行科学客观的绩效评价基础上，探索实验室建设投入分配的新机制，东华大学开发了实验室绩效分析模块。以智能实验室管理系统收集的基础数据为依据，运用绩效分析数学模型对各学院实验室进行绩效分析。

东华大学实验室智能管理系统通过物联技术捕获在线数据，通过与校管理层用户的沟通与交流后，得到一致的需求，最终由吴良老师提供可以形成数据信息报表的统计数据模型，即可对i个学院的绩效值的可视化展示，以此来考核实验室管理和实验室教学的效率。下面对东华大学实验室智能管理系统中绩效评估指标可视化展现形式做简单介绍。

依托实验实训智能管理平台收集的数据，整理出实验室工作投入部分数据和实验室工作产出部分数据，并据此对实验室的绩效进行分析。

1.1 实验室工作投入部分数据

1) 实验室专职管理、工作人员数和人员结构；

2) 当年投入的实验室日常运行经费（分学院、学科）；

3) 当年投入的实验室建设项目经费和累计近5年投入的建设经费（分学院、学科）；

4) 实验室现有的设备台数和设备额总值；

5) 实验室用于学科实验教学的面积。

1.2 实验室工作产出部分数据

1) 实验开出率：实际开出的实验数／教学计划规定的实验数（分学院、学科）；

2) 学生参加实验情况及效率：参加实验的人时数，实验室开放的人时数，大型仪器设备使用人数和使用机时数（分学院、学科）；

3) 教师参加指导实验的人数（分学院、学科）

4) 学院实验室接待外学院教师、学生人数和人时数（分学院、学科）

1.3 实验室效率计算指标

1) 生均实验人时数。计算每个当量学生进实验室的人时数。（分基础、专业、学科和学院）；

2) 实验室大型设备仪器利用率（对每台10万元以上的仪器设备进行统计计算）；

3) 大型仪器设备的平均利用率；

4) 专职管理人员人均接待学生、教师的人时数；

5) 实验设备完好率；

6) 教师参加指导实验占实验指导人员总人数的比例；

7) 实验项目开出率（分基础、专业、学科和学院）。

2、基于在线数据诱导作用的实验室管理系统建设智能实验室管理系统是基于绩效分析计算指标的。由于学院实验中心的管理水平有待提高，以及实验室建设投入分配的新机制需要探索。在此情况下，采用综合指数法计算实验室综合效率值是比较客观合理的。实验室智能管理系统就是指通过计算机网络将实验室的分析仪器连接起来，通过建立以实验室为中心的分布式管理体系，根据科学的实验室管理理论和计算机数据库技术，建立完善的质量保证体系，实现数据网络化共享、无纸化记录与办公、资源与成本管理、人员量化考核，为实验室管理水平的整体提高和实验室的全面管理提供先进的技术支持。

通过实验室智能管理系统的建设，将各实验室进行数字化改造，建成网络化、智能化的实验室管理平台，实现设备的远程管理、实验预约与设备管理互动、门禁系统与实验系统联动，并通过信息采集单元来感知、获取整体实验室的相关设备运行状态、实验室监控画面等等资料，通过原有系统和新系统的整合，结合物联网应用的模式，形成在实验室管理过程中全新的智能化管理模式。

本文的创新点在于，将对实验室的理论计算结果—实验室综合指数，作为实验室绩效的评估指标。在衡量实验室绩效时，一般是对实验室绩效的实测值即理论计算结果（例如：功效系数法、综合指数法等）。

实验室智能管理系统通过物联技术捕获在线数据，通过与校管理层用户的沟通与交流后，得到一致的需求，最终提供可以形成数据信息报表的统计数据模型，即利用可视化技术，实现实验室智能管理系统实验设备（仪器设备在用率、仪器设备预约使用率），实验教学（实验项目开出率、实验综合比率、人才培养投入产出比），实验室管理（实验室利用率、实验室开放率），对i个学院的绩效值的可视化展示，以此用来考核实验室管理和实验室教学。

3、利用BP神经网络优化实验室绩效评估指标

BP神经网络的好处在于，可以发现未知模式中数据的规律，并能够处理多种类型的数据。故高校实验室的绩效考核使用人工神经网络理论，克服了传统评估程序来创建复杂的数学模型和数学解析式的问题，同时也使评估更加准确。因此，充分合理地利用神经网络理论来建立实验室绩效评价模型是绩效评估的有效方法。

神经网络用于描述信息的特征为神经网络的输入向量，在本研究中，影响实验室绩效的因素是输入向量，实验室综合绩效是输出向量；输出的幅值之间以及如果预期的幅度有误差，并且误差在预定范围之外时，误差调整层之间的连接权重的阈值，并且神经网络的隐藏层和输出层的节点按一定的方法，该误差，直到系统是可以接受的，而在此时，权重，阈值不变化。

基于实验室智能管理系统的绩效评价模型网络结构的合理设计：神经网络的输入向量为实验室绩效的影响因素，实验室综合绩效指标为神经网络的输出向量，系统误差，设计合理的网络结构，训练样本输入网络，网络性能评价模型后，直到满足规定要求后所产生的需求。神经网络工具箱功能是完美的，它提供了多种功能，通过网络，初始化函数，训练和仿真。

4、结论

本研究对相关的数据进行了模拟训练，得出的结果表明：

1) 根据上述研究可以看出用BP 神经网络训练后，再通过网络泛化，即可得出较好的结果。此外，测试样本的误差普遍不大于学习样本，基本满足了教学实验室绩效评估的精度要求。

2) 上述数据说明，在教学实验室评估及相关问题上使用BP神经网络能够较好的完成评估问题。

3) 从模型的输出结果来看，其仿真结果和理论计算结果非常接近。实验室智能管理系统运行稳定后，各项指标提供数据抽取、分析，可以直接在系统中可视化展示，各项指标数据的得到后，在BP神经网络模型中，这些数据输入后，可以直接得出各实验室综合指标，起到预测功能。

实验教学（实验项目开出率）影响该高校智能实验室绩效，是因为高校资金投入、高校实验室建设希望教师、学生真正利用实验室建设的实验教学，对实验项目开出情况统计，真正对高校人才培养产生意义，因此高校资金再投入、实验室再建设时，要注重实验室建设的实验教学，关注实验项目开出情况，落实在高校实验室建设的人才培养上。

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参考文献：

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作者简介：

魏忠，上海海事大学副教授，研究方向：信息管理；冷国慧，上海海事大学经济管理学院，研究方向：信息管理；王丹丹，上海海事大学经济管理学院，研究方向：信息管理。