科技經費管理決策支持系統定性因素的量化設計

煤炭科學研究總院 孫 瑜

1.概述

科技經費管理決策支持系統本質上屬于決策支持系統(DSS)的分支，其處理對象是科技經費投入和產出的分析。從科技經費管理決策支持系統的構成和設計依據來看，處理知識規則和邏輯判斷，涉及到的環節較多，需要對經費使用的細節、目的性、使用效率等進行評估。對于一個通常意義下的科技經費管理決策支持系統而言，一般都包含了表示層、邏輯層和數據知識層三個基本的結構。其中邏輯層需要處理的內容最多，包括模型庫、數據發掘和知識庫管理等較為復雜的內容。本文就將對邏輯層的內容展開分析，主要分析在數據處理中較為關鍵的知識表示方法，這類數據屬于定性分析(非定量)的內容，而處理方式對決策影響較大，因此有深入研究的必要。

2.知識表示方法

在決策支持系統中，有大量的定量數據，可以直觀的給出某項指標的水平，也需要處理一些難以用定量數據來描述的內容。而這些定量和非定量的內容都可以用一種通用的概念——知識來表述，即可進一步的將知識定義為針對一個或一類問題或領域，通過對客觀數據的分析和處理所抽象出來的規則集合，或是以特定結構和邏輯組織起來的數據集合。在明確了知識的基礎上，便可進一步通過知識工程學的有關理論來進一步研究知識的表示方法，這是在處理決策支持系統時的重要基礎。

知識表示方法主要有四類，產生式規則表示法、語義網絡表示法、框架表示法和面向對象表示法[2]。本文以科技經費管理決策系統作為研究對象，由于該系統中所包含的內容具有對象類型多樣的特點，其中包含較多定性指標，通常的系統設計邏輯不容易處理好這類問題。本文以此為背景，研究以面向對象的表示方法來作為科技經費管理決策支持系統的知識描述方法。

面向對象的知識表示方法所依據的林論基礎為面向對象技術(OOKR)，面向對象的知識表示是將多種單一的知識表示方法按照面向對象的設計原則組合到一起而形成的混合知識表示形式。面向對象的知識表示方法可以處理結構性知識、過程性知識和面向對象的推理三類較為復雜的知識表示。因此這一知識表示方法能夠以較為接近人的認識方式來描述不同的數據，而且能夠整合已有的表示方法，在不同的數據之間的融合方面具有明顯的優勢，加之可以利用對象之間的邏輯推理和協作，對較為復雜的問題能夠進行有效的分解求解。

3.科技經費管理系統中的信息處理

3.1 信息類型

科技經費管理決策支持系統需要處理和科研經費的使用和決策相關的信息。從知識表達的角度看，不同類型的信息都可以歸為某種知識。在科技經費管理決策支持系統的設計中，需要處理以下三類主要的信息(知識)：(1)科技項目相關信息。這是科技經費管理系統區別于其他類型的決策支持系統重要特征，這些特征性項目信息對于決策具有重要的參考價值。在這些和科技項目有關的信息中，包括科技項目的申報單位、科技項目所要研究的主要內容，以及通過項目的研究可能取得的成果和社會經濟效益、項目研究中各個階段和環節的經費計劃使用情況等。對于這些和科技項目有關的信息形式多樣，既有定量內容，也有文字描述的定性內容，因此是較為繁瑣也較難表述的部分。(2)規則信息。這類信息主要用于描述科技項目的政治、法律法規等外部環境，如對于某些特定的科技項目是否有國家有關政策的支持和扶住、是否有專項資金支持等，通常在進行系統設計時都將這類外部信息作為規則信息處理，歸為規則性知識。這類信息多數為邏輯型和定性描述的內容，不便量化，因此采用面向對象的邏輯推理方式進行描述較為方便。(3)評價模型。作為決策支持系統不可缺少的部分，評價模型在科技經費管理決策支持系統中非常重要，評價模型針對在科技項目不同階段的特點，分別制定相應的評價模型來完成分析和決策，例如在科技項目的申請和審批階段，就需要利用相應的模型來對科技項目的申請人具備的科研能力以及可能取得的研究成果、申請人所提出的經費合理性做出評價，從而供決策者利用評價結果來做出判斷。

3.2 科技項目申報書信息的抽象和處理

對于系統設計者來說，對于某個申報的科技項目的了解，主要來自于項目申報書，且申報書的內容又大多以文字描述，因此對這些文字性的內容進行抽象和分類，提取和項目的有關的管理和決策信息就顯得很關鍵。需要從項目申報書中提取的內容主要包括項目基本信息、項目負責人及項目組情況、項目承辦單位情況、關于項目本身研究內容與進度的信息、項目經費預算。這五類信息中，前四類都屬于定性描述的內容，最后一項屬于定量描述的內容。

對于定性內容，在程序設計時可采用建立不同的類(class)來進行處理，對于上述五類信息，可分別建立起項目類(記錄項目的名稱、編號等信息)、參與人員類(記錄參與人員姓名、職稱等)、負責人類(記錄項目負責人信息，如負責人所在單位、職稱、聯系方式等)、承辦單位類(記錄單位名稱)、地址類(記錄有關聯系人的通訊地址、工作地址等)、賬戶類(記錄和項目有關的資金支付賬戶)。

4.系統相似項目的匹配分析方式

科技經費管理決策支持系統的重要功能之一就是評估項目的經費預算的合理性，進而做出決策。在這個評估過程中的一個很重要的參考因素就是類似項目的預算情況。通過對比類似項目的經費使用情況，能夠對申請項目的經費使用預算做出有益的參考。但兩個項目之間的相似性程度是一個模糊概念，跟決策者的經驗有關，因此難于采用定量分析的手段。為了解決這個問題，本文嘗試采用面向對象的推理方式來做出決策。采用這種方式的步驟如下：

(1)選取匹配指標。這一步是為選定申請項目的控制性指標，作為在數據庫中搜索類似項目的標志，如果找到了類似的項目，則調出該項目的決策信息。如果項目比較特殊，沒有找到可參考的對象，則返回空值。(2)如果找到了參考項目，則分析和比較本項目和參考項目之間的指標，對項目預算進行評估和建議。在上述兩個步驟中，關鍵是選擇合適的指標，在評價項目之間的相似性時，需要利用一定的相似評判方法。通常情況下，計算兩個數據之間的相似性需要借助于相似性理論，通過計算相似度來輔助決策。但這一方法還需要對不同相似評價指標之間的權重，要合理的擬定這些權重很困難。因此為了便于分析比較，采用以下方法來比較項目之間的相似性：選取項目類型特征指標，按如下優先級進行排序，項目的關鍵字、所用技術、應用領域、所屬領域、經費數量等因素，通過對數據庫中已有項目的遍歷對比，來尋找與目標項目接近的項目，當存在某因素交集時記為1，無交集記為0，并做出累加，最后選取總得分最高的項目作為最佳參考項目。在找到接近項目后，調用對比項目的經費使用情況來判斷。從理論上講，應著重研究項目相似度的計算理論，通過對項目間進行全面的相似度分析，可以作為后續課題展開研究。

[1]徐偉,王儒敬,楊化峰.基于RuleML的多級知識單元知識表示方法[J].計算機工程與應用,2005,1.

[2]賀玲,吳玲達,魯漢榕.一種可用于基于內容智能檢索的知識表示方式[J].計算機工程與應用,2000,35(1):1-4.

[3]林仙,劉惟一.基于上下文的知識表示與推理——人工智能的觀點[J].計算機科學,2010.