——基于SVM（支持向量机方法）的研究
冉琛
（武汉船舶职业技术学院，湖北武汉430050）
中图分类号：G649.2文献标识码：A文章编号：1003-2738（2012）01-0000-02
摘要：本文通过文献查阅方法归纳整理出高校院系领导干部考核要素，并用多种统计方法提炼出细分考核指标，将这些考核指标分类后对每类考核要素进行因子分析，并按相关性大小分组，在此基础上形成高校院系领导干部考核指标的层次结构模型，然后在分析高校院系干部考核的基本程序基础上，提出一种基于SVM（支持向量机方法）的高校院系干部校级考核方法，建立了相应的数学模型。通过实验数据验证表明，SVM方法能到更好的考核结果。
关键词：院系干部考核；SVM；支持向量机方法；考核指标；考核要素
一、引言
高校是实施人才培养、科学研究、知识传播和社会服务的重要组织载体，其发展速度和健康与否严重依赖于领导干部队伍的建设。因此，如何搞好高校领导干部队伍建设，特别是如何把"科学发展观、正确政绩观、科学人才观"落实到干部考核评价工作中去，将直接影响高校的发展路径，是事关人才培养和高校改革、发展与稳定的大事[1]。
目前，国外对领导干部的考核有着比较系统的研究，从理论和实践上积累了丰富的文献，建立了成熟的理论框架和测评体系，例如从人事配置摸型、角色要求、个体素质差异等方面来设计相关的考核体系；领导干部考核的理论基础主要由舒尔茨与贝克尔等学者所奠定，如《人力资本的投资》(舒尔茨)、《人力资本:特别是关于教育理论与经济的分析》(贝克尔)，这些文献提出了领导干部考核的一般理论和原则[2]。随着测量学、评价学的发展，尤其是人才素质测评研究的深入，国内学者对领导干部考核的研究在广度和深度方面均有巨大进步。如时勘、郑日昌、肖鸣政等专家学者利用不同的人才素质测评方法和模型，分别提出了绩效量化理论、绩效比较理论、效益理论等，这对领导干部考核测评体系的建立有着十分重要的指导和借鉴意义。
虽然我国高校领导干部考核工作积累了一些经验，理论研究上也取得了不少成果，但仍面临诸多困难与挑战。目前比较突出的问题有：一是考核评价体系没有很好地体现高校的特点。高校是一个有别于地方政府机关的相对独立的系统，高校干部因所处的工作岗位、工作环境、自身条件等差别，既有共性又有个性，因此高校各个职能部门之间，职能部门和教学院系之间的测评要点就应各有侧重，既体现共性，又体现差别。而现行高校领导干部考核体系主要是参照地方政府或部门机关的考核测评方法，未能体现高校的特点和特性；就高校系统内部而言，一些文献也没有把高校校级领导干部与职能部门和基层院系中层干部区别开来，部分文献还忽视领导班子与领导干部之间的差异。因此，运用一个体系，一个标准，一套办法来考核不同层次不同类型的干部或班子，缺乏针对性，使测评过程流于形式，测评结果缺乏公信力。二是指标设置较为抽象笼统，指标细分工作有待深入。现有的干部考核标准的制定主要是将德、能、勤、绩、廉这几个指标进行定性解读，量化分析不足。使得测评过程主观随意性大，缺乏理论的、政策法规的和实践的依据。同时，因定性描述抽象，缺乏可操作性，从而影响了考核结果的客观性和权威性。三是考核方式方法较为单一，缺乏客观性。高校现行领导干部考核的方法、程序比较单一，形式化倾向突出，多数高校对领导干部的考核主要偏重于听述职报告，民主测评，个别谈话等，对领导干部的考核评价还停留在比较感性的阶段。
综上所述，高校领导干部测评工作的关键问题是：如何建立科学合理的指标体系，利用量化方法建立合适的数理模型对测评对象进行综合评分，以区分其工作效率，为高校遴选合适的人才服务。本文试图引进一种新的数理模型和算法——SVM方法对此问题进行研究。
SVM（支持向量机方法）是由Vapnik与其领导的贝尔实验室研究团队在20世纪90年代提出了一种新的机器学习方法。该方法根据结构风险最小化准则，在使得样本分类误差极小化的前提下，尽量提高分类器的泛化推广能力，具有强大的非线性和高维处理能力，解决了位数灾难问题。通过理论适应性论证和细致的实践运用，本文认为该方法具有科学性、客观性、可行性和可操作性等一系列优势，能够胜任高校领导干部的测评考核，从而为高校选拔合适的人才提供了一种新的理论和实践依据。
二、高校院系领导干部院级互评
高校院级领导干部的考核方式主要有群评、自评和互评。本文将研究重点放置于高校院系领导干部院级互评上。高校院系领导干部院级互评是指高校院系领导副职干部之间的相互评价。每位副职干部均对所有副职干部评分，根据五位副职干部的评分进行综合评价，给出排序。此类问题属于多准则群决策问题。本文通过文献查阅法和调查法归纳整理出了高校院系领导干部考核要素，并用多种统计方法提炼出细分考核指标。将这些要素分类后对每类考核要素进行因子分析，并按大小分组，在此基础上构成了高校院系领导干部考核指标的层次结构模型（如图1）。
图1中高校院系领导干部考核(A)是需要实现的目标层；从该目标出发，按照科学发展观要求及高校对院系领导干部管理规定，确定对目标层的主要影响因素应包括思想政治素质与道德品质(B1)、组织领导能力与工作实绩(B2)、领导作风与廉政建设(B3)三个方面，从而构成准则层B。通过因子分析在B准则层下建立对应指标层(C层)，共分为C1至C10十项内容[8]。
图1高校院系领导干部考核指标的层次结构模型
三、支持向量机回归算法
支持向量机是从线性可分情况下的最优分类超平面发展而来的，其基本思想可以用图2的二维情况来说明。图中，实心点和空心点代表两类样本，H为分类线，H1,H2分别为过各类中离分类线最近的样本且平行于分类线的直线，它们之间的距离叫做分类间距(margin)。所谓的最优分类线就是要求分类线不能将两类正确分开(训练错误率为0)，而且使分类间隔最大。分类线方程为
（1）
其中，是一个垂直于超平面的向量。如果为长度单位，则是向量沿方向的长度；而对于一般的，其长度要乘以。但不论哪种情况，超平面几何包含所有的沿方向的长度相等的向量。
图2两类线性分划的最优超平面
一个超平面完全可以由参数决定，所以就可以简单地将超平面表示为。但是，对参数同时乘以任意的非零参数，超平面是不变的，即同一个超平面可以用不同的参数来表示，为了避免这种情况，可以引入规范超平面，即
（2）
也被称为关于点的超平面，如果它满足
，（3）
即这个规范超平面与它最近的点之间的距离为。超平面和均满足规范超平面的条件，而对于一个有标号的训练集，则可以区分，因为这两个超平面对应的类别正好相反。
间隔在支持向量学习方法中起着重要的作用。对于一个超平面，称
（4）
为点的几何间隔；而称
（5）
为关于训练集
（6）
的几何间隔。如果没有特殊说明，那么几何间隔就是针对训练集而言的。有时称几何间隔为间隔。
如果一个点被正确分开，那么该点的间隔就是模式到超平面的距离。如果点在超平面上，该点的间隔就是零。当点不在超平面上时，该点的间隔可以写成
，
其中：
，
（7）
权向量为单位向量。对于规范超平面而言，关于训练集的间隔就是。
假定大部分的测试点至少距离其中的一个训练点比较近，所有的测试点可以认为是训练点进行一个较小的扰动得到的。对于训练点，将得到的测试点的形式设为，其中扰动的范数以一个正数r为上界。显然，如果用一个间隔为的超平面来划分训练点几何，那么就一定能够正确地将所有的测试点分开。可以从另一个角度来讨论大间隔的鲁棒性。由于所有的训练点离分类超平面的距离均至少为，并且模式的长度是有界的，那么超平面参数的微小扰动不会改变对训练点的划分。
选择不同的核函数就可以产生不同的支持向量机，常用的有以下几种：
多项式核：
（8）
高斯（径向基函数或RBF）核：
（9）
二层神经网络核：（10）
四、实验与结论
为了便于比较，本文采用某高校2008年度采用表1指标层及其考核要素对某院五位副职干部进行了互评，通过设计评价表，由A、B、C、D、E五名院系副职干部进行了相互评价。满分为5分，五名院系副职干部评价值(决策矩阵)如表2所示。
表1指标层及其考核要素
表2某高校五名院系副职干部相互评价值表
（决策矩阵）
五名院系副职干部在不同的指标层互有优劣，不同的副职干部对其他副职干部也有不同的评价，这就要用适当方法根据有关准则进行全面综合评价。利用支持向量机对该高校院系副职干部进行评价的步骤为：
第一步，产生规范化的加权决策矩阵
确定评分人(副职干部)的权重：根据评分人评价结果的相关性确定权重，评分人的评价结果与其他评分人的评价结果的相关性越高权重越大。根据相关性确定的权重为ß=（0.2471,0.175,0.1455,0.2424,0.1901）。
分别对5名副职干部的决策矩阵进行向量规范化。
对5名副职干部的规范化决策矩阵进行加权，得到群的规范化决策矩阵(见表4)。
利用指标权重对群的规范化决策进行加权，得到群的规范化加权决策矩阵(家表5)。
第二步：排列群对五名院系副职干部的优先序
根据五名院系副职干部评价价值与相对贴近度的大小确定五名院系副职干部的优先次序，相对贴近度越大越优。由表5可见，5名院系副职干部总体排序为D>C>A>E>B。
表3群的决策矩阵
表4群的规范化加权矩阵及评价结果
通过实例分析可见，支持向量机方法不仅为领导干部考核提供了依据，减少了评审争议，而且也为全方位认识领导干部群体，为充分发挥领导干部特征建立了基础。更加重要的是可以针对高校在不同时期、不同目标的工作特点，实现考核政策制定方和基层反馈结果的良好互动，在坚持原则下为灵活应用人事政策提供了相应的决策空间。
五、结论与讨论
本文的支持向量机方法针对本文实验选用的数据取得了良好的结果，但是，由于时间和水平的限制，实验中有很多细节还没有考虑，许多功能还是用现成的方法实现的。归纳起来，本文的算法需要改进之处为：
对不同岗位的院系干部（如书记、院长、副书记、副院长）进行考核时，考核指标的权重及考核指标的评分考虑了岗位区别，而指标体系未能予以反映。在实际考核中，应根据不同的领导岗位，列出不同的考核要素，设计差别化的问卷搜集有用信息对高校领导干部进行富有针对性的考核，为高校的进步与健康发展服务。
参考文献：
[1]肖鸣政．品德测评的理论与方法[B]．福建教育出版社，1995．
[2]黄光扬．教育测量与评价[B]．华东师范大学出版社，2003．
[3]景亭．高校中层领导干部能力素质模型构建初探[J].扬州大学学报（高教研究版），2008，12（3）：54-57.
[4]陈云川,雷轶.胜任力研究与应用综述及发展趋向[J].东北财经大学学报，2008，（6）：82-84.
[5]荣晓燕.当前高校中层干部素质提升及途径探析[J].理论学刊，2007，（8）：93-95.
[6]VapnikVN．TheNatureofSatisticalLearningTheory[M].NewYork:SpringerVerlag,1995.
[7]严七笙，张延飞，汪国华.基于SVM的企业绩效综合评价[J]．中国管理信息化，2007，10,Vol.10.No.10.
[8]马小洁．高校院系领导班子考核方法研究[J]．华中科技大学博士学位论文，2009．
[9]GunnSR.SupportVectorMachinesforClassificationandRegression[R]．TechnicalReport,ImageSpeechandIntelligentSystemsResearchGroup,UniversityofSouthampton,1998.
基金项目:湖北省教育厅人文社会科学研究项目青年项目(2011jytq22)。