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基于神经网络的人力资源配备系统设计

2016-06-0273087部队郑安平

电子世界 2016年9期
关键词:神经网络人力资源

73087部队 郑安平



基于神经网络的人力资源配备系统设计

73087部队 郑安平

【摘要】随着神经网络在各个领域中越来越广泛的运用,越来越被人们所了解,尤其是在预测决策系统中显现出很大的优势,正在吸引着更多的人们关注。本文主要建立一种基于人工神经网络的人才配备系统,对于单位人力资源的配备具有一定的参考意义。

【关键词】神经网络;人力资源;配备

0 引言

人工神经网络的非线性映射能力、学习能力非常强,理论上它可以以任意精度逼近任意非线性函数。目前,人们提出了许多关于神经网络的系统模型及其改进型,在各领域都发挥着极其重要的积极作用。神经网络的容错能力和学习能力的特性也对复杂问题的建模提供了很好的解决方法。本文主要建立一种基于人工神经网络的人力资源配备系统,对于人力资源的配备具有一定的参考意义。

1 人力资源配备系统的设计

对于一个单位来说,把最合适的人放在最合适的岗位上尤为重要。人才匹配对于一个单位的建设起着至关重要的作用。任何一个单位无论大小,人才的配备都至关重要,也是人才管理部门核心内容和上级领导部门关注重点。选择最好的人才到最合适的岗位工作始终是人才管理部门的核心研究课题。

我们用群体决策支持系统(文1)(group Decision Support System for Leaders Selecting and Matching Scheme又称GDSSLS)作为人力资源配备系统的基本模型,其总体结构如图1所示。

图1 群体决策支持系统构成

此系统主要由用户、人机交互系统、知识管理系统、协调指挥系统、问题描述辨识系统、方案初选系统、方案评价系统、方案选定系统等子系统构成。在整个系统的设计中,我们又主要分为两部分,即人力资源配置系统的初步选择系统和评定系统,其中评定系统主要包括评价系统、选定系统等。

2 人力资源配置系统的初步选择系统

对于人力资源配置系统的初步选择系统,我们采用BP神经网络,初值我们可以确定如下:

(1)输入层Opi=rpi

(2)隐含层Opj=fj(netpj),netpj=WjiOpi,fj(x)=t/(1+e-x)(见文1),wji为神经元i到神经元j的连接权值。

(3)输出层Opk=f(netpk),netpk=WkjO pj()

为加速学习,采用带加速速率因子η的学习方法和惯性因子a来调整权值如下:

△Wji(n+1)=ηδpjopj+α△Wji(n)

其中rpj项包括对相关岗位的人才的各种素质的要求。我们可以将各个岗位需要的人才的素质建立一个库,比如年龄要求、学历水平、人际关系、专业要求、协调能力、性格特点、学习能力、个人意愿等,按照10分制进行分类评分,取值范围可以按照相关要求进行调整。这样我们就可以通过训练得出神经网络模型。可以把它存入知识库备用。针对不同的岗位建立素质需求不同的模型,形成了我们的初选系统。通过初选系统,我们可以将各种人才各项指标输入,得出人才的相关岗位的得分。对于得分靠前的,我们做为初选方案。

3 模糊神经网络评定系统

上述初选系统为人力资源配备选出了初步方案。往往我们的初选方案需要由决策者选定最终方案。但是决策者考虑时往往可能因为人为因素而对人力资源配置的结果造成影响或偏差。为了尽量减少这种偏差,我们可以根据决策者的要求,对初选人才进行综合评价。这时我们可以把步骤分成两部分,其中人才素质综合评价采用模糊评判矩阵,棣属度集分(德 能 勤 绩 廉 学)综合评价等级分为(优较优 称职 较差 差)五级,神经网络模型采用BP网络,其输入神经元为各评价指标的棣属度,输出值为该人才素质的综合评价结果。人才配备总体方案评价采用二级模型综合评价方法,按照最大棣属度原则选择出最佳人才配备方案。最后由决策者对最佳人才配备方案进行审核,防止有误差。

4 结论

对人才配备初选我们采用BP网络,评判我们采取模糊神经网络,有效的解决了配备方案中的元素杂乱,交叉复杂等棘手问题。但由于各个单位的工作性质、单位文化、人员年龄结构等差异及单位特点各异,因而网络模型也不尽相同,神经网络的良好的泛化能力适应了这一要求。通过研究建立的这样的一个系统基本能够满足各种不同的人力资源配备方案,而且还设立有知识管理系统和方案选定程序,满足不同条件下的选配,但是总体来讲系统的设计元素很多,如果做的很大很全很复杂的话,很有可能得不出什么有用的结论,甚至有可能因为干扰过多而得出错误的结论。这就需要我们必须要具备很好的辨识和评判能力,对于运用中各种因素和数据要权衡利弊,才能把神经网络很好的运用到人才配备上。总之,系统不是万能的,但对于决策人员做参考具有十分重要的意义。

参考文献

[1]杨选留,张朋柱.基于神经网络的高级行政管理人才选拔方案群体决策支持系统研究[J].统计与研究,2005,07.

[2]QIAO Xiaozhuang 1,YANG Changzhi,Journal ofChongqing University-Eng.Ed.2005,10.

[3]Yanho WEI1t,H.K.D.H.Bhadeshiaand T,SourmailJ.Mater.Sci. Techno1.,Vo1.21 No.3,2005.

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