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基于概率神经网络法的采购风险评估模型

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秦童童

[摘要]文章基于概率神经网络的方法建立采购风险识别的模型。结果表明：当模型中的SPREAD数值为0.4时，模型的RMSE的误差为0.91。采用30例新数据进行测试，模型识别出最主要的采购风险为管理程序理解不到位、采购预算计划不详细及采购可选择的合格供方范围窄等风险。根据此目前存在的风险类型提出了相应的改进措施。该模型为采购风险识别提供了一套新方法和新思路。

[关键词]部队采购;风险识别;RMSE;SPREAD

[DOI]10.13939/j.cnki.zgsc.2019.35.172

1 引言

政府采购是指我国政府采购为了满足日常的办公需求，依照相应的法律或者程序进行购买的行为。部队采购是政府采购的常规项目之一，是确保我国安全的必要保证[1]。对于政府采购项目中的风险，我国学者进行了一系列的研究和分析[2-4]。刘俊等人立足于政府采购招标过程中法律法规体系不完善、采购模式不完善、采购人才队伍匮乏等现象，提出了建立配套的法律法规、完善采购模式及强化采购过程中的人才队伍[2]。孙榕等人基于高效现状，提出了完善高效政府采购管理，加强风险防控监督的措施[3]。王小谦等人针对我国政府采购实施公开招标管理提出了发展措施[4]。风险管理是一个决策过程，可通过风险识别、风险评估和选择实现优化现有采购过程来提高采购的效率，并针对采购过程中的风险提出相应防范和控制措施，减少或者降低采购过程中的损失。风险识别是部队采购风险控制中的重要课题，更是部队采购学者研究和努力的方向之一。目前，大多数学者通过实验法进行统计和分析，耗费一定的人力和财力，但其分析结果却因存在一定的误差而不能满足现阶段风险识别的要求。概率神经网络（简称PNN）是Bayes与Parzen相结合的神经网络统计方法中的一种，其网络具有突破“网络结构全部极小值”的特点，尤其适用于典型分类评估和识别问题。本文采用概率神经网络法对采购中的风险类型进行建模，识别出采购过程中的主要风险类型，并针对性地提出相应的措施，为提高采购效率、降低采购成本提供指导意义。

2 实验

目前，采购过程中存在对采购管理程序理解不到位、采购预算计划不详细、采购产品的周期长及采购可选择的合格供方范围窄等[3-5]风险。针对风险内容，统计出典型的采购案例，并按照相应的采购风险控制程序进行过程评估，并将采购参数带入PNN网络中进行分类和评估，并有针对性地提出相应的措施。图1为采购风险识别模型的PNN模型示意图，该模型主要由输入层、隐含层、求和层、输出层四部分组成。模型运算精度主要由分布密度SPREAD函数控制，当SPREAD逼近0时，该模型为最佳临近分类器;当SPREAD的值最大时，它构成对几个训练样本的临界分类器。因此，研究和确定SPREAD数值成为建模的关键。当建立模型后，随后用30例新采购数据进行检测，评价模型的准确性。

3 结果与讨论

3.1 模型构建

采用试错法对输入的各采购案例进行采购风险识别建模，以常规的RMSE（均方误差）数值结果来评价模型精度 [5]。SPREAD数值在0.1～0.9进行对应的RMSE数值如图2所示。从图2可见，当构建的采购风险识别模型中SPREAD数值为0.4时，模型的RMSE数值为0. 91时，所构建的PNN网络模型误差最小。出现模型误差是因为PNN网络模型算法设计中存在一定的出入，此外建模过程中的设备也存在一定误差，从而最终导致模型出现最终的误差结果。

3.2 模型应用

采用30例新数据对建立的采购风险模型进行测试，其测试结果数据如图3所示。从图3可见，检测模型的风险主要分析在第Ⅰ、Ⅱ及Ⅳ之间，即对应的风险主要为管理程序理解不到位、采购预算计划不详细及采购可选择的合格供方范围窄等。针对管理程序理解不到位的风险，应加深采购程序和制度的学习，对每条制度和程序进行互动交流，必要时邀请采购专家进行授课和针对性的回答问题;针对采购预算计划不详细的风险，应根据采购法律和法规提前梳理采购过程中的资金预算的梳理，提前做好采购项目的论证和所有数据的收集，确保采购项目资金预算的充分合理;针对采購科选择的合格供方范围窄等风险，应充分对采购合格供方单位进行调研和梳理，对于满足供方的单位进行实地考察和评价，增加合格供应方的名录。该模型为采购中存在的风险识别提供了一套新方法和新思路。

4 结论

本文基于概率神经网络法建立采购风险识别模型。模型中SPREAD数值为0.4时，模型RMSE数值最小。管理程序理解不到位、采购预算计划不详细及采购可选择的合格供方范围窄等风险是目前采购过程中的主要风险，可通过对采购程序和制度的学习和互动交流，提前梳理采购过程中的资金预算和数据的收集，充分对采购合格供方单位进行调研和梳理，增加合格供应方的名录的方法来降低风险。该模型为采购存在风险的识别提供了一套新方法和新思路。

参考文献：

[1] 宋河发，张思重.自主创新政府采购政策系统构建与发展研究 [J]. 科学学研究，2014，32（11）：1639-1645.

[2] 刘俊.政府采购招投标管理研究[J].中国经贸，2018（23）：112-113.

[3] 孙榕.完善高校政府采购管理，加强风险防控监督[J].卷宗，2018（13）：148-149.

[4] 王小谦.政府采购中实施招投标管理的促进措施[J].人力资源管理，2017， 9（7）： 489-490.

[5]李国勇.神经模糊控制理论及应用[M].北京：电子工业出版社， 2009： 18-67.

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