基于概率神經網絡法的采購風險評估模型

秦童童

[摘 要]文章基于概率神經網絡的方法建立采購風險識別的模型。結果表明：當模型中的SPREAD數值為0.4時，模型的RMSE的誤差為0.91。采用30例新數據進行測試，模型識別出最主要的采購風險為管理程序理解不到位、采購預算計劃不詳細及采購可選擇的合格供方范圍窄等風險。根據此目前存在的風險類型提出了相應的改進措施。該模型為采購風險識別提供了一套新方法和新思路。

[關鍵詞]部隊采購;風險識別;RMSE;SPREAD

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

1 引言

政府采購是指我國政府采購為了滿足日常的辦公需求，依照相應的法律或者程序進行購買的行為。部隊采購是政府采購的常規項目之一，是確保我國安全的必要保證[1]。對于政府采購項目中的風險，我國學者進行了一系列的研究和分析[2-4]。劉俊等人立足于政府采購招標過程中法律法規體系不完善、采購模式不完善、采購人才隊伍匱乏等現象，提出了建立配套的法律法規、完善采購模式及強化采購過程中的人才隊伍[2]。孫榕等人基于高效現狀，提出了完善高效政府采購管理，加強風險防控監督的措施[3]。王小謙等人針對我國政府采購實施公開招標管理提出了發展措施[4]。風險管理是一個決策過程，可通過風險識別、風險評估和選擇實現優化現有采購過程來提高采購的效率，并針對采購過程中的風險提出相應防范和控制措施，減少或者降低采購過程中的損失。風險識別是部隊采購風險控制中的重要課題，更是部隊采購學者研究和努力的方向之一。目前，大多數學者通過實驗法進行統計和分析，耗費一定的人力和財力，但其分析結果卻因存在一定的誤差而不能滿足現階段風險識別的要求。概率神經網絡（簡稱PNN）是Bayes與Parzen相結合的神經網絡統計方法中的一種，其網絡具有突破“網絡結構全部極小值”的特點，尤其適用于典型分類評估和識別問題。本文采用概率神經網絡法對采購中的風險類型進行建模，識別出采購過程中的主要風險類型，并針對性地提出相應的措施，為提高采購效率、降低采購成本提供指導意義。

2 實驗

目前，采購過程中存在對采購管理程序理解不到位、采購預算計劃不詳細、采購產品的周期長及采購可選擇的合格供方范圍窄等[3-5]風險。針對風險內容，統計出典型的采購案例，并按照相應的采購風險控制程序進行過程評估，并將采購參數帶入PNN網絡中進行分類和評估，并有針對性地提出相應的措施。圖1為采購風險識別模型的PNN模型示意圖，該模型主要由輸入層、隱含層、求和層、輸出層四部分組成。模型運算精度主要由分布密度SPREAD函數控制，當SPREAD逼近0時，該模型為最佳臨近分類器;當SPREAD的值最大時，它構成對幾個訓練樣本的臨界分類器。因此，研究和確定SPREAD數值成為建模的關鍵。當建立模型后，隨后用30例新采購數據進行檢測，評價模型的準確性。

3 結果與討論

3.1 模型構建

采用試錯法對輸入的各采購案例進行采購風險識別建模，以常規的RMSE（均方誤差）數值結果來評價模型精度 [5]。SPREAD數值在0.1～0.9進行對應的RMSE數值如圖2所示。從圖2可見，當構建的采購風險識別模型中SPREAD數值為0.4時，模型的RMSE數值為0. 91時，所構建的PNN網絡模型誤差最小。出現模型誤差是因為PNN網絡模型算法設計中存在一定的出入，此外建模過程中的設備也存在一定誤差，從而最終導致模型出現最終的誤差結果。

3.2 模型應用

采用30例新數據對建立的采購風險模型進行測試，其測試結果數據如圖3所示。從圖3可見，檢測模型的風險主要分析在第Ⅰ、Ⅱ及Ⅳ之間，即對應的風險主要為管理程序理解不到位、采購預算計劃不詳細及采購可選擇的合格供方范圍窄等。針對管理程序理解不到位的風險，應加深采購程序和制度的學習，對每條制度和程序進行互動交流，必要時邀請采購專家進行授課和針對性的回答問題;針對采購預算計劃不詳細的風險，應根據采購法律和法規提前梳理采購過程中的資金預算的梳理，提前做好采購項目的論證和所有數據的收集，確保采購項目資金預算的充分合理;針對采購科選擇的合格供方范圍窄等風險，應充分對采購合格供方單位進行調研和梳理，對于滿足供方的單位進行實地考察和評價，增加合格供應方的名錄。該模型為采購中存在的風險識別提供了一套新方法和新思路。

4 結論

本文基于概率神經網絡法建立采購風險識別模型。模型中SPREAD數值為0.4時，模型RMSE數值最小。管理程序理解不到位、采購預算計劃不詳細及采購可選擇的合格供方范圍窄等風險是目前采購過程中的主要風險，可通過對采購程序和制度的學習和互動交流，提前梳理采購過程中的資金預算和數據的收集，充分對采購合格供方單位進行調研和梳理，增加合格供應方的名錄的方法來降低風險。該模型為采購存在風險的識別提供了一套新方法和新思路。

參考文獻：

[1] 宋河發，張思重.自主創新政府采購政策系統構建與發展研究 [J]. 科學學研究 ，2014，32（11）：1639-1645.

[2] 劉俊.政府采購招投標管理研究[J].中國經貿，2018（23）：112-113.

[3] 孫榕.完善高校政府采購管理，加強風險防控監督[J].卷宗，2018（13）：148-149.

[4] 王小謙.政府采購中實施招投標管理的促進措施[J].人力資源管理，2017， 9（7）： 489-490.

[5]李國勇.神經模糊控制理論及應用[M].北京：電子工業出版社， 2009： 18-67.