基于多源信息融合的高校后勤管理水平测度建模

文｜任广峰

一、引言

随着高校后勤管理技术的不断提升，对于如何评价后勤管理水平已经成为当今社会需要解决的重要问题之一。传统方法仅仅使用神经网络对后勤管理水平进行评价，其收敛速度相对较慢，而且还会陷入局部极小值，因此就需要建立基于多源信息融合的高校后勤管理水平测度建模方法。

二、构建后勤管理水平测度指标体系

本文以指导性、科学性、客观性、系统性、实用性、可扩展性和先进性相结合的基本原则为指导，从多个角度对高校的后勤管理做出衡量。高校后勤管理水平测度指标体系如表1所示。

四、基于多源信息融合的测度模型构建

高效后勤管理系统可以处理水平测度中的不准确和不确定的指标因素，因此根据其处理的层次不同可将其分成三个主要类型，其中分为特征的融合、大数据的融合和决策层的融合。在D-S理论中，把所有可能存在的结果都定义为识别框架，用来表示。假设集函数的子集集族），那么就需要满足下式（2）和下式（3）的相关条件。

利用D-S理论来对其进行识别，具体如下式（5）所示。

本文以多源信息融合为基础，针对高校后勤管理层的工作特点，构建了高校后勤管理水平测度模型。该模型由两层一点组成，模型最底层由五大模块组成：工作态度、工作能力、工作业绩、素质结构、智力结构，模型第二层由过去（Past）、现在（Present）、潜力（Potential）三个时点组成，即3P，最后聚焦为一个点，即能力等级，包括低效级、潜力级、已发展级、可持续改进级。

五、应用与分析

为了让此次实验的结果更加准确，需要进行仿真实验，其中权重系数取值为0.85，精准度为0.001，实验中多源信息融合的数量为50。设定网络循环的次数为500次，并且训练的误差为0.0001。以模拟软件对高校后勤信息化水平进行评分，将其作为网络测试的样本，得到的后勤信息化水平预测值与模拟软件评分相对比较一致。下表2则为该模型具体测试结果。

表2 高校后勤管理水平测度结果

4 0.800.80010.001 5 0.830.82990.004 60.860.85980.008 70.820.82060.006 8 0.850.85020.002 9 0.810.81050.005 100.790.79030.003

由上述表2可以看出，选择的10个测试样本中，模拟软件的评分与使用本文方法的差值在0.001~0.009之间，由此可见利用多源信息融合建立的模型是有效的，它能够较好地反映出高校后勤管理水平，是一种合理、可行的高校后勤管理水平测度模型。

六、结束语

此次提出的高校后勤管理水平测度模型是在传统高校后勤管理水平的基础上，结合多源信息融合设计的一种全新的高校后勤管理水平测度模型。但是此模型也有不足之处，并未将研究重点放在信息化与智能化方向，在未来可以将重点放在智能检测方面，设计出更加完善的人工智能系统，让高校后勤管理更加完善与健全。