用基于神经网络的图书管理员素质评价方法

刘俊英

(济源职业技术学院图书馆，河南 济源 454650)

1 引言

图书管理员是图书馆最为活跃、起决定作用的要素，是联系图书馆和读者的桥梁，是图书馆发展的动力。图书管理员的综合素质可以反映一个图书馆的发展阶段和水平。传统的图书馆管理人员综合素质评价标准已经不能适应形势要求，而且，传统的图书管理人员综合素质评价方法需要大量的人力和物力，效率不高。在现代人力资源管理体系中，迫切需要一种更加科学合理的图书管理员综合素质评价标准来指导我们的工作；迫切需要一种更加灵活的智能化评价方法来提高人力资源管理的工作效率和质量。

因此，本文在原有图书管理员综合素质评价体系的基础上，采用正交试验的方法对评价体系中的影响因素进行了深入的分析，得到了影响图书管理员综合素质各因素的主次顺序，并将神经网络技术应用于图书管理员综合素质评价中，建立了智能化的基于神经网络的图书管理员素质评价系统。

2 图书管理员综合素质评价体系概述

影响图书管理员素质的因素很多，笔者选取了评价体系中最主要的因素：思想素质、心理素质和文化素质三个方面来测评。显然，把因素分为三大方面还不便于评价，于是运用观察、交谈、专家调查等手段，得到进一步的细化指标（如图1所示）。

图1：图书管理员综合素质评价因素体系

3 图书管理员综合素质正交模拟试验

3.1 正交试验表的建立

本文以影响管理员素质中的思想素质为例来确定试验指标、因素和水平。其中，思想素质作为试验指标；影响思想素质的事业心、责任感、服务态度、服务水平作为试验因素；各因素分别设定四种水平，因此构成一个四因素四水平试验（如表1所示）。

表1：试验因素及水平

如果采用全面试验法，这四个因子的各组水平全面搭配有256种，即要安排256次试验。如果采用正交试验表，在不考虑因素交互作用的前提下选取L16(45),表明要安排16次试验即可。可见使用正交表可大大节省模拟试验次数。

正交试验设计好之后，得到了由正交表第A、B、C、D列组成的试验计划及实现这一计划后的思想素质试验指标（如表2所示）。

表2：试验方案及结果

如表所示，为了明确信息化水平，将评价指标分为优秀、好、一般、较差、差五个等级。由于各等级之间具有一定的模糊性，笔者认为可用如下原则进行评价：X≥0.9, 优秀；0.8≤X＜0.9， 好；0.7≤X＜0.8，一般；0.6≤X＜0.7，较差；X＜0.6，差。

3.2 正交试验结果分析

正交试验完成后，为了确定影响思想素质的四个因素中每个因素影响水平的主次采用极差分析法对试验结果进行分析（如表3所示）。

表3：试验结果分析表

各列的极差是不相等的，这说明四个因素的水平改变对思想素质试验结果的影响是不相同的。极差越大，表示该列因素的数值在试验范围内的变化，会导致试验指标在数值上有很大的变化，所以该因素就是对试验结果影响最大的因素，也就是最主要因素。由上表可知，影响管理员思想素质的因素主次顺序为D→C→A→B,即服务水平对于评价管理员思想素质影响程度最大，其次是服务态度、事业心和责任感。同理，对管理员综合素质试验得到影响管理员综合素质各因素主次排列为思想素质→心理素质→文化素质。

4 评价的BP神经网络设计

4.1 BP神经网络基本思想及设计

BP神经网络具有非线性映射能力、泛化能力、容错能力。其基本思想是，学习过程由信号的正向传播与误差的反向传播两个过程组成。正向传播时，输入样本从输入层传入，经各隐层逐层处理后，传向输出层。若输出层的实际输出与期望输出（教师信号）不符，则将输出误差以某种形式通过隐层向输入层逐层反传，并将误差分摊给各层的所有单元，从而将此误差信号作为修正各单元权值的依据。

在本文中对图书管理员综合素质为例建立神经网络。其中影响管理员综合素质的思想素质、心理素质、文化素质作为BP神经网络输入层的三个神经元，以综合素质作为输出层。输入层与隐层之间采用的传递函数为logsig，隐层与输出层之间采用的传递函数为purelin。网络结构（如图2所示）。

文中采用了单层隐层。而隐层节点数与求解问题的要求、输入输出单元数多少都有直接的关系，对于隐层中的神经元数的确定往往根据前人设计所得的经验来确定。根据前人经验，可以参照以下公式进行设计：（n为隐层节点数；ni为输入节点数；n0为输出节点数；a取1～10之间的常数）由此经验公式，在隐层中取4个节点。

图2：神经网络结构图

4.2 管理员综合素质BP网络仿真

文中对图书管理员综合素质建立L9(34)正交试验表，并在此基础上将获得的参数作为试验BP网络的训练样本集，利用这些数据完成神经网络的训练，获得所需要的拟合。

本文采用MATLAB仿真程序设计神经网络。程序设计由三部分组成，首先，在模型建立前对输入各因素参数进行归一化处理。其公式为。然后，根据网络模型以newp创建感知器神经网络；然后，依据训练样本集，确定每个样本的输入向量和目标向量，调用具有动量梯度下降和学习率的BP算法的traingdx函数对网络进行训练，为保证训练结果的收敛，将训练次数设定为1000次。为提高训练的精度，将训练误差设为10e-3。

训练结束后，需要构造训练样本集外的样本作为测试样本，加载在训练后的网络，调用sim函数，对测试样本进行仿真，以检验网络训练的效果。将［1 1 1］作为测试样本加载到网络中，得到测试结果：r=0.5214,将归一化的数据还原可知，当思想素质、心理素质、文化素质均为差时，根据前文的评价指标，得到的综合素质评分为差，评价结果完全正确。说明神经网络学习效果理想，能实现正确的评价。

5 结语

由于正交试验法具有试验代表性强，效率高，可以区分影响因素主次的优点。本文应用正交试验对影响图书管理员综合素质的各个因素进行分析，确定了影响因素的主次。同时采用BP神经网络对图书管理员综合素质进行评价。利用神经网络实现评价功能,可以充分利用由大量的调查统计形成的经验,使评价系统具有学习能力。同时，由于评价指标的权重是由神经网络通过学习自动生成的,它避免了传统评价方法中人为确定权重的主观性,弥补了传统方法的不足,使图书管理员素质测评更具客观性和准确性。

［1］ 韩立群.人工神经网络理论、设计及应用［M］.北京：化学工业出版社，2007.

［2］ 周开利，康耀红.神经网络模型及其MATLAB仿真程序设计［M］.北京：清华大学出版社，2004.

［3］ 梁艳春,聂义勇.从科学研究方法论看人工神经网络研究的发展［J］.吉林大学学报(信息科学版)，2002，(1).

［4］ 吴新余.人工神经网络的研究及应用［J］.电子工程师，1999，(3).

［5］ 柯大观,李少平.人工神经网络的发展及应用［J］.福建电脑，2002，(3).