实验室检测

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实验编号	交叉概率/%	变异概率/%	适应度/%
1	95	0.5	98.4624
2	90	0.5	98.5038
3	85	0.5	98.5076
4	80	0.5	97.505
5	75	0.5	96.4726
6	70	0.5	95.4412
7	65	0.5	93.3713
8	85	1.0	96.5124
9	85	1.5	98.768
10	85	2.0	97.0064
11	85	0.2	85.7295

实验编号	交叉概率/%	变异概率/%	适应度/%
1	95	0.5	98.4624
2	90	0.5	98.5038
3	85	0.5	98.5076
4	80	0.5	97.505
5	75	0.5	96.4726
6	70	0.5	95.4412
7	65	0.5	93.3713
8	85	1.0	96.5124
9	85	1.5	98.768
10	85	2.0	97.0064
11	85	0.2	85.7295

基于推荐算法的能力验证公共服务平台建设

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付冠霖 ¹ , 谭敏清 ²^,^* , 周希昱 ² , 胡伟建 ³

实验室检测 | 实验室管理 2024,2(2): 59-65

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实验室检测 |实验室管理 2024 , 2 (2) : 59 -65

基于推荐算法的能力验证公共服务平台建设

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付冠霖¹, 谭敏清²^,^*, 周希昱², 胡伟建³

作者信息

¹ 东北大学软件学院沈阳 110819

² 国家市场监督管理总局信息中心北京 100088

³ 南京朗赢信息技术有限公司南京 210046

通讯作者:

*谭敏清，硕士，高级工程师，主要研究方向为检验检测认证行业信息化建设与管理。E-mail: tmq@vip.sina.com

Construction of capability verification public service platform based on algorithm optimization

Guan-Lin FU¹, Min-Qing TAN²^,^*, Xi-Yu ZHOU², Wei-Jian HU³

Affiliations

¹ Software Collage Northeastern University Shenyang 110819 China

² Information Center State Administration of Market Regulation Beijing 100088 China

³ Nanjing Long-win Information Technology Co., Ltd. Nanjing 210046 China

Corresponding Author:

*TAN Min-Qing, Master, Senior Engineer, State Administration of Market Regulation Information Center, No.9, Madian East Road, Haidian District, Beijing 100088, China. E-mail: tmq@vip.sina.com

出版时间: 2024-02-08

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摘要

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目的基于推荐算法建设能力验证公共服务平台。方法利用大数据和人工智能相关技术,通过对历年能力验证数据进行预处理后,建立提供者和参加者的供需匹配的推荐算法模型并进行训练,在训练达到要求后,在能力验证核心业务流程中验证本算法推荐准确度。深入挖掘能力验证领域各方需求,整合能力验证领域各方资源,使用统一的数据规范,统一的业务流程,统一的业务描述方法建设全国性的能力验证公共服务平台。结果通过使用推荐算法模型,在平台开展能力验证业务的提供者和参加者的供需匹配,较未使用算法的其他平台有较好的拟合度。结论基于推荐算法的能力验证公共服务平台的建设提高了能力验证行业的信息化和智能化水平,有助于改善行业供求关系,一定程度上促进了能力验证提供者的技术水平与服务质量提升。

关键词

能力验证 / 公共服务平台 / 人工智能

Abstract

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Objective To build capability verification public service platform based on the proposed recommendation algorithm. Methods Using big data and artificial intelligence related technologies, after the preprocessing of the ability verification data over the years, the recommendation algorithm model of the supply and demand matching between the provider and the participant is established and trained. After the training meets the requirements, the recommendation accuracy of the algorithm is verified in the core business process of the ability verification. Further explore the needs of all parties in the field of capability verification, integrate the resources of all parties in the field of capability verification, and build a national public service platform for capability verification by using unified data specification, unified business process and unified business description method. Results By using this algorithm model, the supply and demand matching of the providers and participants in the capability verification service on the platform has a better fit than other platforms without using the algorithm. Conclusion The construction of the public service platform for capability verification based on recommendation algorithm

Key words

proficiency testing / public service platform / artificial intelligence

引用本文

付冠霖, 谭敏清, 周希昱, 胡伟建. 基于推荐算法的能力验证公共服务平台建设. 实验室检测, 2024 , 2 (2) : 59 -65 .

Guan-Lin FU, Min-Qing TAN, Xi-Yu ZHOU, Wei-Jian HU. Construction of capability verification public service platform based on algorithm optimization[J]. Laboratory Testing, 2024 , 2 (2) : 59 -65 .

正文

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0 引言

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随着经济全球化不断推进与国际贸易量的持续增长, 各国对产品、服务的质量要求也越来越高。能力验证 (proficiency testing, PT)作为一种国际通用的合格评定活动, 不仅可为合格评定机构从事特定的检测、校准和检验活动的能力提供客观证据, 识别合格评定机构管理和技术能力可能存在的问题和风险, 也是认可机构加入和维持国际相互承认协议的必要条件之一^{[ 1 ]}。

20 世纪 40 年代至 21 世纪初, 能力验证作为一种质量控制措施开始崭露头角 ^{[ 2 - 7 ]} 。各个国家和地区都有相关的组织或认可机构负责相关领域能力验证工作的管理。在以美国为主要代表的北美地区, 能力验证已经发展成为确保实验室和测试机构技术能力的重要手段。美国国家标准与技术研究院通过其技术评估计划提供了广泛的能力验证项目,覆盖了各个领域的测试方法和分析技术^{[ 8 ]}。美国环境保护署也发布了一系列的能力验证指南和要求文件^{[ 9 ]},以确保实验室在环境监测和分析领域的准确性和可靠性。为推动能力验证在各个国家和地区的发展, 众多国际权威机构均在一定范围内加强能力验证工作, 提供能力验证计划便于相关组织的成员参加, 比如国际实验室认可合作组织、欧洲实验室认可合作组织、亚太实验室认可合作组织和澳大利亚国家检测机构协会等^{[ 10 - 11 ]}。在我国,虽然一些行业很早就开展了行业内实验室间比对的活动, 但真正能够成为符合国际要求的能力验证工作只有很短的历史 ^{[ 12 - 14 ]} ,且能力验证整体发展依旧比较缓慢^{[ 15 ]}。

目前我国尚缺乏官方统一的信息化管理与服务平台 ^{[ 15 ]} ,国内已有 110 多家机构获得能力验证提供者认可资质, 但只有少数机构建立了各自独立的能力验证业务信息系统, 数据分散, 标准不一、业务流程也不统一, 未能有效整合利用以及用于行业监管。随着经济发展, 需要开展能力验证活动的领域和参数越来越多, 能力验证活动频次越来越高, 因此本文提出建设统一的能力验证公共服务平台,该平台包含全国能力验证活动统一收集与发布以及基于推荐算法与深度学习的功能优化, 可以通过数字化、智能化系统提高生产效率, 进一步规范能力验证技术机构, 为更好的发展和管理我国检验检测能力验证工作提供技术参考。

1 建设方法

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1.1 能力验证公共服务平台建设

本研究于 2023 年初对 2019-2022 年度能力验证活动情况进行了调研和分析 ^{[ 15 ]} ,主要内容包括行业主管部门组织的能力验证活动情况、能力验证提供者(proficiency testing provider, PTP)自主开展能力验证活动情况以及能力验证供需情况分析, 通过调研发现了目前能力验证存在的部分问题:(1) 能力验证行业整体信息化水平低下;(2) 能力验证活动没有统一的数据标准与业务流程, 数据分散、利用不充分；(3) 能力验证活动各相关方之间的沟通方式单一、低效, 能力验证活动供需不匹配;(4) PTP 各自为战, 不利于能力验证业务的发展。

针对上述存在的问题, 结合现有能力验证工作与信息化发展情况, 为推进能力验证工作适应新形势的发展需要, 建立全国统一的能力验证公共服务信息平台非常关键。由行业主管部门与认可机构共同建立全国统一的能力验证信息平台,利用云计算、大数据、区块链等新技术,按照统一的数据规范, 制定统一的业务流程, 形成统一的能力验证业务描述方法, 将全国的能力验证各方面信息进行统一收集与发布, 服务于能力验证各相关方, 可以为能力验证活动提供充分的支持和帮助。通过公开技术报告、分享成功案例和技术经验, 提供作业指导和技术培训等服务, 帮助检测机构发现问题、改进流程、提高检测能力水平。表 1 为公共服务平台 PTP 端功能, 表 2 为参加者端功能, 表 3 为组织者端功能。

1.2 能力验证公共服务平台的推荐算法研究

1.2.1 能力验证活动推荐模块算法

信息技术的发展为能力验证业务数字化、智慧化转型提供了技术基础,随着社会和经济水平的提高,能力验证活动呈现多样化、高频化趋势。随着能力验证计划数量增多, 以及检验检测机构的快速发展和能力验证频次需求, 如何在短暂的报名时效内根据检测机构的自身条件, 从众多的能力验证计划中选取最适合本机构的能力计划, 提高生产效率和降低经济成本, 是需要解决的问题, 也是提升能力验证智慧化水平的重要因素。本研究提出一种能力验证计划的报名推荐算法, 该算法通过对参加者需求和提供者的供给情况进行匹配分析, 当参加者需求和提供者能力匹配度较高时, 组织或建议匹配度较高的能力验证提供者周期性开展对应的能力验证活动, 提升能力验证活动的实施效率。

该算法包括基于用户的协同过滤推荐算法和基于地理信息系统(geographic information system, GIS)的 GIS 地理信息技术与领域频次规范的遗传算法。先通过协同过滤推荐算法将初次筛选的 $m$ 个能力验证计划推荐给用户; 然后通过遗传算法进行二次筛选, 推荐最佳能力验证计划推荐给用户; 其中协同过滤推荐算法的输出值 $\rho$ ,是遗传算法计算过程中一个输入参数,其中 $\rho$ 为用户对能力验证计划的感兴趣程度。

(1) 针对上述基于用户的协同过滤推荐算法

首先,计算目标推荐用户 $\mu$ 与相似用户 $v$ 对能力验证计划的感兴趣程度 $\rho$ ,再计算两者的相似度 ${\omega }_{\mu \mathrm{v}}$ ,列出相似用户表,根据相似用户表,向目标推荐用户 $\mu$ 推荐最相似的 $K$ 个用户; 然后计算目标推荐用户 $\mu$ 与这 $K$ 个用户感兴趣的能力验证计划集合 ${I}_{\mathrm{n}}, n \in \{ 1,2,\ldots , N\}$ 之间的感兴趣程度集合 ${\rho }_{\mathrm{n}}$ ,根据 $\rho$ 值从大到小对 ${I}_{\mathrm{n}}$ 中的元素进行排序,取前 $m$ 个能力验证计划推荐给用户 $\mu$ 。通过公式(1) 计算目标推荐用户 $\mu$ 对能力验证计划 $i$ 的感兴趣程度 $\rho$ :

(1)

$\rho \left({\mu , i}\right)= \mathop{\sum }\limits_{{\mathrm{v}\in \mathrm{S}\left({\mu ,\mathrm{K}}\right)\cap \mathrm{M}\left(\mathrm{i}\right)}}{\alpha }_{\mathrm{{\mu v}}}{R}_{\mathrm{{vi}}}$

其中 $S\left({\mu , K}\right)$ 代表与目标推荐用户 $\mu$ 最相似的 $K$ 个用户, $M\left( i\right)$ 代表对能力验证计划 $i$ 感兴趣的用户集合, ${\omega }_{\mu \mathrm{v}}$ 代表用户 $\mu$ 与用户 $v$ 之间的相似度, ${R}_{\mathrm{{vi}}}$ 代表用户 $v$ 的对能力验证计划 $i$ 的兴趣。针对参加者之间的相似度,采用公式(2)进行计算:

(2)

${\omega }_{\mu \nu }= \frac{\mathop{\sum }\limits_{{i \in N\left(\mu \right)\cap N\left( v\right)}}\frac{1}{\log \left({1 +\left|{N\left( i\right)}\right|}\right)}}{\sqrt{\left|{N\left(\mu \right)}\right|\left|{N\left( v\right)}\right|}}$

其中 ${\omega }_{\mu \nu }$ 代表用户 $\mu$ 与用户 $V$ 之间的相似度, $i$ 为用户 $\mu$ 与用户 $V$ 共同感兴趣的某项能力验证计划, $N\left( i\right)$ 代表用户 $\mu$ 、用户 $V$ 共同感兴趣的能力验证计划集合, $N\left(\mu \right)$ 与 $N\left( v\right)$ 分别为用户 $\mu$ 、用户 $V$ 感兴趣的能力验证计划集合。

(2)基于 GIS 地理信息技术与领域频次规范的遗传算法步骤 1: 随机产生初代种群并编码

随机定义数值 ${\theta }_{1\mathrm{i}}\text{、}{\theta }_{2\mathrm{i}}\text{、}{\theta }_{3\mathrm{i}}$ ,进行浮点数二进制编码处理后, 分割, 构建随机生成的初代种群如公式(3):

(3)

${Y}_{0}= \left\{{{y}_{\mathrm{i}}\left({{\theta }_{1\mathrm{i}},{\theta }_{2\mathrm{i}},{\theta }_{3\mathrm{i}}}\right)\mid i \in \left\lbrack {1, n}\right\rbrack }\right\}$

其中 ${\theta }_{\mathrm{{li}}}$ 为目标推荐用户对能力验证计划 $i$ 感兴趣程度的权重、 ${\theta }_{2\mathrm{i}}$ 为能力验证计划 $i$ 与目标推荐用户地理位置的相对位移权重、 ${\theta }_{3\mathrm{i}}$ 为能力验证计划 $i$ 与目标推荐用户剩余领域频次要求权重； ${y}_{\mathrm{i}}$ 为能力验证计划 $i$ 随机生成的种群个体, $n$ 为种群个体个数;

步骤 2: 以真实点击搜索数 $\varphi$ 的损失函数 $\operatorname{Loss}\left({\varphi ,\gamma }\right)$ 作为个体适应值指标,对步骤一中初代种群 ${Y}_{0}$ 进行适应值筛选处理,删除适应度低的个体; 其中的损失函数 $\operatorname{Loss}\left({\varphi ,\gamma }\right)$ 如公式 (4):

(4)

$\operatorname{Loss}{\left(\varphi ,\gamma \right)}_{{Y}_{0}}= -\mathop{\sum }\limits_{{\mathrm{x}= 1}}^{\mathrm{p}}{\varphi }_{\mathrm{x}}\log {\gamma }_{\mathrm{x}}$

其中 $\gamma$ 为部族中解码权重后加权计算的估计点击搜索数, ${\gamma }_{\mathrm{x}}$ 为种群中任一个部族的估计点击搜索数, $p$ 为部族个数, ${\varphi }_{\mathrm{x}}$ 是部族 $x$ 的真实点击搜索数; 其中将种群进行划分,划分为 $p$ 个部族。

步骤 3: 对步骤二获得的剩余个体, 进行遗传操作, 包括复制操作、交叉操作、变异操作来产生子代,能够保留优秀个体基础上增加多样性, 提高获得最优适应值的概率;

步骤 4: 重复执行步骤二筛选、步骤三遗传操作, 直至所有子代的平均适应值达到设定的阈值, 停止遗传, 选取适应度最高子代 ${y}_{\mathrm{x}}$ ,提取其比重数值,作为最优适应值,进行二进制反解码,得到 ${\theta }_{1x},{\theta }_{2x},{\theta }_{3x}$ ;

步骤 5: 将步骤四得到的感兴趣程度权重、GIS 地理因素权重以及领域频次规范权重进行加权计算, 得到推荐程度如公式(5):

(5)

$ M ={\theta }_{1x}\rho +{\theta }_{2x}{m}_{3}+ {\theta }_{3x}{m}_{4}$

根据推荐程度 $M$ 进行排序推荐; 其中 ${m}_{3},{m}_{4}$ 分别为目标推荐用户的地理位置相对位移、剩余领域频次要求。

1.2.2 监管预测模块算法

目前国内获得能力验证提供者认可资质的机构大多没有支撑能力验证业务运作的信息平台, 且相当一部分材料需要手动填写,效率低且容易出错。而已建立能力验证业务信息系统的机构, 业务流程不统一, 数据标准不统一, 数据分散存储,未得到有效整合利用。

随着经济和社会发展, 需要开展能力验证活动的领域和参数越来越多, 能力验证活动频次越来越高, 当前的能力验证形式难以满足日益增长的社会需要。除通过信息化提高生产效率外, 能力验证结果证书和报告是否可信、行业主管部门的监管和统计分析要求, 都已成为不可忽略、亟需解决的问题。因此, 提供一种方案, 建立统一的标准, 提升能力验证结果数据的应用价值和能力验证结果证书的公信力,完善能力验证的监管是很有必要的。为了解决以上技术问题, 监管预测模块对能力验证提供者评级时, 采用文本卷积神经网络模型算法, 随机设定卷积核做正向传播计算,通过反向传播计算进行逆向验证,以不同评级概率与设定的评级概率阈值为指标, 进行重复正向传播计算、反向传播计算, 直到不低于设定的评级概率阈值后, 结束计算, 根据获得的实际评级概率, 确定评级级别, 完成计算; 其中所述正向传播的计算步骤:

构建 $X$ 为 ${m}_{1}\times {m}_{2}$ 阶的指标矩阵,其中 ${\mathrm{m}}_{1},{m}_{2}$ 分别为参与评价者数据条目数、指标维度; 设定 $K$ 为随机定义的 ${n}_{1}\times {n}_{2}$ 阶卷积核矩阵, ${K}_{\text{rot }}$ 为 $K$ 旋转 ${180}^{\circ }$ 得到; 其中 $K$ 阶数小于 $X$ 阶数;

在卷积神经网络中,假定输入层第 $l - 1$ 层,指标矩阵作为特征输入矩阵 ${X}^{\left( l - 1\right)}\left({{m}_{1}\times {m}_{2}}\right)$ ,卷积核对应为 ${K}^{\left( l\right)}\left({{n}_{1}\times {n}_{2}}\right)$ ,二者进行卷积运算并加入偏置单元 ${B}^{\left( l\right)}$ 得到特征输出 ${Z}^{\left( l\right)}\left({\left({{m}_{1}- {n}_{1}+ 1}\right)\times \left({{m}_{2}\times {n}_{2}+ 1}\right)}\right)$ ,计算如公式(6)~(7):

(6)

${Z}_{\mathrm{u},\mathrm{v}}^{\left( l\right)} =\mathop{\sum }\limits_{{\mathrm{i}= -\infty }}^{\infty }\mathop{\sum }\limits_{{\mathrm{j}= -\infty }}^{\infty }\left({{X}_{\mathrm{i}+ \mathrm{u},\mathrm{j}+ \mathrm{v}}^{\left( l - 1\right)} \cdot {K}_{\text{rot }\mathrm{i},\mathrm{j}}^{\left( l\right)} \cdot \chi \left({i, j}\right)+ {B}^{\left( l\right)}}\right)$

(7)

$\chi \left({i, j}\right)= \left\{\begin{array}{l} 1,0 \leq i, j \leq {n}_{1},{n}_{2}\\ 0,\text{ others }\end{array}\right.$

对特征输出后,进行激活函数计算得到 ${A}^{\left( l\right)}$ ,根据指标维度输入得到不同评级, 获得多分类目标, 得到不同评级概率 ${A}_{\mathrm{u},\mathrm{v}}^{\left( l\right)}$ ,计算如公式(8):

(8)

${A}_{\mathrm{u},\mathrm{v}}^{\left( l\right)} =\operatorname{sigmod}\left({Z}_{\mathrm{u},\mathrm{v}}^{\left( l\right)}\right)$

作为改进, 其中, 所述反向传播计算是通过在卷积神经网络中引入反向传播进行梯度下降更新权重,通过计算每一层的 delta 误差, 推算对应层的参数导数, 进行梯度下降更新卷积核的方法, 具体计算步骤为:

${Z}^{\left( l\right)}$ 为当前层未激活输出, ${\delta }^{\left( l\right)}\left({x, y}\right)$ 表示第 $l$ 层坐标为(x, y)处的损失函数对于 ${Z}^{\left( l\right)}$ 的导数,即 delta 误差;

假设已知第 $l + 1$ 层 delta 误差,根据链式求导公式 (9) 可得:

(9)

${\delta }^{\left( l\right)}\left({x + y}\right)= \mathop{\sum }\limits_{{x}^{\prime }}\mathop{\sum }\limits_{{y}^{\prime }}{\delta }^{l + 1}\left({{x}^{\prime },{y}^{\prime }}\right)\frac{\partial {Z}^{\left( l + 1\right)}\left({{x}^{\prime },{y}^{\prime }}\right)}{\partial {Z}^{\left( l\right)}\left({x, y}\right)} $

结合前向传播关系式如公式(10):

(10)

${\delta }^{\left( 1\right)} ={\delta }^{\left( l + 1\right)} \cdot {K}_{\text{rot }}^{\left( l + 1\right)} \cdot {A}^{\prime \left( l\right)} $

根据第 $l$ 层误差,求得该层参数误差的导数如公式 $\left({11}\right)\sim \left({12}\right):$

(11)

$\frac{\partial C}{\partial {K}^{\left( l\right)}}= {\delta }^{\left( l\right)} \cdot {A}^{\left( l - 1\right)} $

(12)

$\frac{\partial C}{\partial {B}^{\left( l\right)}}= \mathop{\sum }\limits_{\mathrm{x}}\mathop{\sum }\limits_{\mathrm{y}}{\delta }^{\left( l\right)} $

从上述公式求得全部 batch 数据导数之和, 根据梯度下降公式(13) $\sim \left({14}\right)$ 进行参数 $K, B$ 更新,直至完成迭代, 其中 $\eta$ 为学习率,

(13)

${K}^{\left( l\right)} ={K}^{\left( l\right)} -\frac{\eta }{\text{batch}- \text{size}}\sum \frac{\partial C}{\partial {K}^{\left( l\right)}}$

(14)

${B}^{\left( l\right)} ={B}^{\left( l\right)} -\frac{\eta }{\text{batch}\_ \text{size}}\sum \frac{\partial C}{\partial {B}^{\left( l\right)}}$

2 结果与分析

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针对能力验证推荐模块中的基于 GIS 地理信息技术与领域频次规范的遗传算法, 收集了近 4 年能力验证活动评价情况进行回归预测。为求解 GIS 地理信息技术与领域频次规范对于所推荐活动集合的权重,引入了遗传算法进行计算。图 1 中, 分别获取不同迭代数的批次与适应度关系, 明显反应出随迭代次数增加, 种群主体适应度分布由原本 80%至 90%区间内汇集分布提升为集中到 98%汇集分布, 产生较大准确度提升,且增加预测细粒度。实验结果表示, 当GIS 地理信息技术取参加者与提供者相对直线距离(除新疆、西藏等极端偏离值)；领域频次规范取参加者当前剩余要求参加频次时, 由近 4 年历史数据求得, ${\theta }_{1x},{\theta }_{2x},{\theta }_{3x}$ 分别为0.619,0.355,0.083。

对于本研究中参数交叉概率与变异概率敏感性分析, 由表 4 可知, 随交叉概率提升, 交叉概率收敛于 85%, 当交叉概率大于 85%时适应度收敛减缓；而变异概率波动性较大, 当提高变异概率时, 预测值随机性加强鲁棒性降低, 变异概率过小时易陷入局部最优解。通过需求分析提出的各平台功能需求、系统设计, 结合提出的推荐算法, 成功建立了能力验证公共服务平台, 实现了能力验证业务流程从计划创建报名、样品发放确认、结果数据上报和结果评价的信息化、提供者和参加者供需匹配的智能化。系统支持同时 500 人在线操作,单个页面的最大处理时间不超过 $5\mathrm{\;s}$ ,满足 $7 \times {24}$ 小时不间断运行, 平均运行故障率低于 0.05%。对全国 110 多家 PTP 机构和潜在的几万家实验室开展和参加能力验证计划, 提供了有效支撑。

提供者和参加者的供需匹配算法模型极大提高了相关方对接准确度和及时性, 能力验证相关方通过本能力验证公共服务平台对提供者的能力验证计划创建、样品发放和结果评价等核心业务流程除对能力验证活动的全周期信息化处理外, 对提供者的能力范围和参加者的最新需求都可以高质量的通过算法匹配, 对未来能力验证计划的组织和开展范围和反向提供指导。

3 结论

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通过基于本研究提出的推荐算法, 完成了全国统一的能力验证公共服务平台的建设, 为能力验证业务各相关方提供了一个集中管理、数据共享和资源整合的平台,更容易实施、监督和协调能力验证活动。同时,推荐算法的提出, 为能力验证业务供求关系的进一步提升提供了一定技术保障, 可有效实现能力验证活动的对接与开展。平台的建设能够满足多方需求, 包括合格评定机构、检测实验室、监管部门和其他利益相关方, 这有助于提高能力验证行业整体的工作效率和质量水平。

建设全国统一的能力验证公共服务平台是能力验证领域的创新, 为提高能力验证的质量和有效性提供了关键基础设施。然而, 这一领域还在不断的发展和完善, 以满足日益增长的需求和不断变化的技术和市场环境。这需要政府、行业机构、合格评定机构和其他利益相关方的共同努力, 以确保能力验证平台的可持续运营。

基金

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市场监管总局科技计划项目(2021MK145)

参考文献

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文献

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2024年第2卷第2期

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首发时间：2025-07-29
出版时间：2024-02-08

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Science and Technology Program Project of the State Administration for Market Regulation(2021MK145)

市场监管总局科技计划项目(2021MK145)

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¹ 东北大学软件学院沈阳 110819

² 国家市场监督管理总局信息中心北京 100088

³ 南京朗赢信息技术有限公司南京 210046

通讯作者:

*谭敏清，硕士，高级工程师，主要研究方向为检验检测认证行业信息化建设与管理。E-mail: tmq@vip.sina.com

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2种不同金属材料的力学参数

科 Family	属数 Number of genus	种数 Number of species	占总种数比例 Percentage of total species (%)	属 Genus	种数 Number of species	占总种数比例 Percentage of total species (%)
鹅膏菌科Amanitaceae	2	11	5.26	鹅膏菌属 Amanita	10	4.78
小菇科 Mycenaceae	2	12	5.74	丝盖伞属 Inocybe	5	2.39
多孔菌科 Polyporaceae	8	14	6.70	蜡蘑属 Laccaria	5	2.39
红菇科 Russulaceae	3	23	11.00	小皮伞属 Marasmius	6	2.87
				小菇属 Mycena	11	5.26
				光柄菇属 Pluteus	5	2.39
				红菇属 Russula	17	8.13
				栓菌属 Trametes	5	2.39

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实验编号	交叉概率/%	变异概率/%	适应度/%
1	95	0.5	98.4624
2	90	0.5	98.5038
3	85	0.5	98.5076
4	80	0.5	97.505
5	75	0.5	96.4726
6	70	0.5	95.4412
7	65	0.5	93.3713
8	85	1.0	96.5124
9	85	1.5	98.768
10	85	2.0	97.0064
11	85	0.2	85.7295

实验编号

交叉概率/%

变异概率/%

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0.5

96.4726

0.5

95.4412

0.5

93.3713

1.0

96.5124

1.5

98.768

2.0

97.0064

0.2

85.7295