鐘京立,張 輝,馬 偵
(國防信息學(xué)院,湖北 武漢 430010)
電子信息裝備維修保障能力就是其運(yùn)用各類保障資源保證完成電子信息裝備維修任務(wù)的能力,是確保電子信息裝備保持、恢復(fù)或改善到規(guī)定技術(shù)狀態(tài)的本領(lǐng)[1]。由于電子信息裝備生產(chǎn)和維修保障費(fèi)用較高,因此對各種維修保障資源進(jìn)行合理的配置,并對其進(jìn)行不斷地修改和完善,能夠有效促進(jìn)維修保障能力的提高。由于電子信息裝備維修保障能力與影響參數(shù)之間存在非線性關(guān)系,因此可采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行電子信息裝備維修保障能力評估。
運(yùn)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行電子信息裝備維修保障能力評估時(shí),把對維修保障能力影響較大的參數(shù)指標(biāo)作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入,維修保障能力作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出,并用大量樣本按照某種學(xué)習(xí)規(guī)則對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練,通過動態(tài)的自適應(yīng)調(diào)整,訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)具有確定的權(quán)值和閥值,其能有效地描述電子信息裝備維修保障能力和特征參數(shù)之間的非線性關(guān)系。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練完畢,便可作為一種有效的工具,來評估電子信息裝備的維修保障能力
在暫不考慮管理因素的情況下,影響電子信息裝備維修保障能力的資源要素有很多。通常運(yùn)用主成分逐步回歸法[1]來選擇影響電子信息裝備維修保障能力的主要參數(shù),主要?dú)w納為保障人力資源、保障備件資源、保障設(shè)備資源和保障技術(shù)資料4個(gè)方面,同時(shí)4個(gè)一級指標(biāo)下面包含15個(gè)二級指標(biāo),如圖1所示。以15個(gè)二級指標(biāo)參數(shù)作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入,電子信息裝備維修保障能力作為網(wǎng)絡(luò)輸出。
圖1 電子信息裝備維修保障能力指標(biāo)體系
典型的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)主要由三層網(wǎng)絡(luò)構(gòu)成:輸入層、隱含層和輸出層[2],其結(jié)構(gòu)如圖2所示。采用三層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型來評估電子信息裝備維修保障能力,以所選取的主要特征參數(shù)Xi作為網(wǎng)絡(luò)的輸入,以電子信息裝備維修保障能力T作為目標(biāo)輸出,Wij和Wn為所確定的權(quán)值。
圖2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖
選用電子信息裝備維修保障能力指標(biāo)體系的15個(gè)二級資源指標(biāo)作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入層信息,則輸入單元數(shù)為15。電子信息裝備的維修保障能力作為輸出層,則輸出接點(diǎn)數(shù)為1。實(shí)踐證明,隱含層的神經(jīng)元個(gè)數(shù)直接影響網(wǎng)絡(luò)的非線性預(yù)測能力[1],由經(jīng)驗(yàn)公式+α(β為隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù),n為輸入層節(jié)點(diǎn)數(shù),m為輸出層節(jié)點(diǎn)數(shù),α為1~10的常數(shù))確定隱含節(jié)點(diǎn)數(shù)為6。電子信息裝備維修保障能力評估的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型如圖3所示。
圖3 電子信息裝備維修保障能力評估BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)型
BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)過程由正向傳播和反向傳播組成[3]。本文選取非線性可微非遞減S型函數(shù) f(x)=1(1+e-x)為傳遞函數(shù),采取BP算法,通過網(wǎng)絡(luò)的實(shí)際輸出與目標(biāo)值之間的誤差來訓(xùn)練其權(quán)值,使實(shí)際的輸出盡可能地接近期望值。其BP算法流程圖如4所示。
圖4 BP網(wǎng)絡(luò)算法流程圖
由于系統(tǒng)的非線性,初始值選取對于輸出結(jié)果是否接近實(shí)際和訓(xùn)練時(shí)間的長短有很大關(guān)系,一般希望初始加權(quán)后的每個(gè)神經(jīng)元的輸出值都接近于零,因此初始權(quán)值選取在(-1,1)之間的隨機(jī)數(shù)。學(xué)習(xí)速率一般傾向于選取較小的學(xué)習(xí)速率以保證系統(tǒng)的穩(wěn)定性,盡管學(xué)習(xí)速率較小會導(dǎo)致學(xué)習(xí)時(shí)間較長。一般的取值范圍是0.01~0.07,本文選取0.03。
從某電子信息裝備維修單位歷次的維修保障能力考評成績中隨機(jī)選取10組樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。
由于量綱不同,因此將所有數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理以便于比較分析,同時(shí)有利于提高神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練速度。
計(jì)算方法是:
式中:X是收集的一組數(shù)據(jù);max X和min X是這組數(shù)據(jù)的最大值和最小值;Xn是歸一化的數(shù)據(jù),Xn∈[-1,1]。歸一化處理后的電子信息裝備維修保障能力評估樣本數(shù)據(jù)見表1。
表1 電子信息裝備維修保障能力評估樣本數(shù)據(jù)
根據(jù)樣本數(shù)據(jù)確定樣本輸入舉證,用P表示:
目標(biāo)輸出矩陣為電子信息裝備維修保障能力值,用T表示:
net=newff(minmax(P),[6,1],{′tansig′,′purelin′},′traingd′);
%創(chuàng)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)net.trainparam.show=50;
%每仿真50次顯示訓(xùn)練狀態(tài)
net.trainparam.lr=0.03; %設(shè)定網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)速率為0.03
net.trainparam.epochs=500; %設(shè)定仿真次數(shù)為500
net.trainparam.goal=1e-2;%設(shè)定目標(biāo)精度,即均方差誤差為10-2
[net,tr]=train(net,P,T); %進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練
A=sim(net,P) %對網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行仿真
E=T-A
MSE=mse(E) %計(jì)算仿真誤差
Y=sim(net,Q) %用待評估矩陣Q進(jìn)行仿真計(jì)算
X=1:1:15
plot(X,A,X,T)%預(yù)測輸出矩陣和目標(biāo)輸出矩陣分布
legend(′A′,′T′)
網(wǎng)絡(luò)初始化后,經(jīng)過246次訓(xùn)練仿真達(dá)到設(shè)定的目標(biāo)精度后才停止訓(xùn)練。預(yù)測輸出矩陣和目標(biāo)輸出矩陣的誤差對比如圖5所示,具有較高精度。在訓(xùn)練過程中,誤差平方和的變化曲線,即電子信息裝備維修保障能力評估BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練圖,如圖6所示。
圖5 預(yù)測輸出矩陣和目標(biāo)輸出矩陣對比圖
對應(yīng)待評估矩陣Q的仿真結(jié)果值為Y=0.784 1。它表示在15個(gè)二級評估指標(biāo)能力值分別為待評估矩陣所給定值時(shí),則該電子信息裝備維修保障系統(tǒng)的能力值是0.784 1。
針對電子信息裝備維修保障能力評估構(gòu)建的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型具有較高的精度,通過對樣本的訓(xùn)練和檢驗(yàn),證實(shí)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評估電子信息裝備維修保障能力是有效的。在評估過程中降低了人為因素影響,保證了評估的客觀性和科學(xué)性。然而評估模型也存在不完善的地方,比如評估指標(biāo)不精細(xì)、樣本量較小等,同時(shí)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)還存在有收斂速度慢,有局部極小值的缺陷等問題[3],這些將在下一步的裝備工作中繼續(xù)深入研究。
圖6 電子信息裝備維修保障能力評估BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練圖
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