(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211331589.4 (22)申请日 2022.10.28 (71)申请人 中航机载系统共性 技术有限公司 地址 225000 江苏省扬州市广陵区广陵新 城江苏信息服务产业基地内28号楼B 栋11层 (72)发明人 汤铖　罗杰　刘振涛　牟明　 张佳慧　杨诞伦　杨雨　邹辉　 (74)专利代理 机构 南京源点知识产权代理有限 公司 32545 专利代理师 罗超 (51)Int.Cl. G06Q 10/06(2012.01) G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) (54)发明名称 一种基于神经网络算法的研发效能评估方 法及装置 (57)摘要 本发明属于研发管 理技术领域， 提供了一种 基于神经网络算法的研发效能评估 方法及装置。 该方法包括以下步骤： S1:选 取评价指标， 评价指 标包括过程性指标和结果性指标； S2:采集评价 指标样本， 每个评价指标样本均包括过程性指标 及其对应的结果性指标； S3:构建BP神经网络， 利 用评价指标样本训练后， 再通过轮盘赌选择法操 作、 交叉操作、 变异操作后获得GA ‑BP神经网络； S4:通过GA ‑BP神经网络获得企业研发效能评估 结果。 该方法可以在研发过程中就对当时企业研 发效能进行评估和预测， 避免企业结果性指标的 滞后性， 形成企业研发效能实时管控机制， 降低 企业研发管理成本 。 权利要求书2页 说明书7页 附图3页 CN 115481939 A 2022.12.16 CN 115481939 A 1.一种基于神经网络算法的研发效能评估方法， 其特 征在于， 包括以下步骤： S1:选取评价指标， 所述评价指标包括过程 性指标和结果 性指标； S2:采集评价指标样本， 每个评价指标样本均包括所述过程性指标及其对应的所述结 果性指标， 所述评价指标样本分为训练样本和 测试样本； S3:构建BP神经网络， 利用所述评价指标样本训练后， 再通过轮盘赌选择法操作、 交叉 操作、 变异操作后获得GA ‑BP神经网络； S4:通过所述GA‑BP神经网络获得企业研发效能评估结果。 2.根据权利要求1所述的研发效能评估方法， 其特征在于， 所述步骤S2中， 采用交叉验 证法将所述评价指标样本分为训练样本和 测试样本 。 3.根据权利要求1所述的研发效能评估方法， 其特征在于， 所述步骤S3具体包括以下步 骤： S3.1:构建所述BP神经网络； S3.2:设定所述评价指标的权 重的初始权值和阈值， 并编码， 得到初始种群； S3.3:初始化所述BP神经 网络结构与学习参数， 所述学习参数包括权值Wij、 学习步长L、 误差函数E、 计算精度值 ε、 最大训练次数n； S3.4:将所述初始种群赋给所述BP神经网络， 使用所述训练样本训练网络， 到满足学习 要求为止， 获得最优权值； S3.5:使用测试样本对所述BP神经网络测试并计算 适应度； S3.6:轮盘赌选择法操作： 基于适应度比例额的选择 策略， 每个个体i的选择概 率pi为: fi＝k/Fi， 式中， Fi为个体i的适应度值， k 为系数， N 为种群个体数目； S3.7:交叉操作： 采用实数交叉法， 第k个 染色体ak和第l个染色体al在j位的交叉操作方 法如下： 式中， b是[0,1]之间的随机数； S3.8:变异操作： 依次选取第i个 个体的第j个 基因进行变异， 变异操作方法如下： 式中， amax、 amin为基因aij的上界和下界， f(g)＝r2(1‑g/Gmax)， r2为一个随机数， g为当前 迭代次数， Gmax为最大进化次数， r为[0,1]之间的随机数； S3.9:计算适应度是否满足结束条件， 若不满足返回步骤S3.4， 若满足则获取所述最优 权值， 获得 所述GA‑BP神经网络 。 4.根据权利要求3所述的研发效能评估方法， 其特 征在于， 所述 步骤S3.4具体为： 将所述训练样本中的输入值代入所述BP神经网络， 得到输出值yit， 与所述训练样本中 的期望值dit比较， 若输出值与期望值一致， 则训练结束； 若输出值与期望值有误差， 则通过权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115481939 A 2下列公式计算 误差： 再调整权值Wij， 使得总误差E达到最小值， 训练结束， 获取最优权值， 其中权值调整公式 为： Wij＝Wij(k)+ η·δit·yit+α(Wij(k)‑Wij(k‑1))， 其中， η为学习速率， α 为动量因子 。 5.根据权利要求 4所述的研发效能评估方法， 其特 征在于， 所述 步骤S3.5具体为： 将所述测试样本中的输入值代入训练后的所述BP神经网络， 得到dit， 与所述测试样本 中的期望值yit比较， 若 有误差， 通过以下公式计算 适应度： k为系数。 6.一种基于神经网络算法的研发效能评估 装置， 其特 征在于， 包括： 选取模块， 所述选取模块用以选取评价指标， 所述评价指标包括过程性指标和结果性 指标； 采集模块， 所述采集模块用以采集评价指标样本， 每个评价指标样本均包括所述过程 性指标及其对应的所述结果 性指标， 所述评价指标样本分为训练样本和 测试样本； 构建模块， 所述构建模块用以构建BP神经网络， 利用所述评价指标样本训练后， 再通过 轮盘赌选择法操作、 交叉操作、 变异操作后获得GA ‑BP神经网络； 评估模块， 所述评估 模块用以通过 所述GA‑BP神经网络获得企业研发效能评估结果。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115481939 A 3