深度学习算法在企业领导干部考核评价系统中的应用

杨 波 魏 军 陈佐虎

（1.国网甘肃省电力公司信息通信公司，甘肃 兰州 730050；2.甘肃同兴智能科技发展有限责任公司，甘肃 兰州 730050）

干部考核是对企业中各层领导干部在工作中的整体情况进行评价，可以更好地对领导干部的工作能力有所了解，领导干部在日常工作中也会受到严格的监管，维持了企业内部的工作秩序。为了选拔出一批优秀的领导干部，让领导干部的选拔更加公平、更加合理，对企业领导干部进行考核评价成了一项重要且艰巨的任务。很多企业在对领导干部进行考核评价的时候虽然能够利用相应的方式为领导干部考核评价提供参考，但在评价的过程中还是出现了考核评价的不全面性、评价方式单一化、考核评价结果有误差等问题，导致了领导干部考核评价的最终结果不公正、不科学，忽略了对好的领导干部的重视培养，不利于挖掘综合能力强的领导干部。在对企业领导干部进行考核评价中利用深度学习算法能够更加合理地对领导干部进行评价，利用大数据收集领导干部考核评价的资料，优化领导干部考核评价方式，能够较好地调整企业领导干部的整体结构，推动干部管理工作朝着正确的轨迹前进，切实地实现企业可持续性发展。

一、关于深度学习算法的概述

在对企业领导干部考核进行评价的过程中将深度学习算法与BP神经网络算法相结合，能够让领导干部的考核评价更加合理化。深度学习算法在领导干部考核评价中具有安全性、先进性、实用性。而BP神经网络算法是借助现有的算法演变而来的。首先随机选择一组权值，接着将给定的目标输出直接作为线性方程的代数和来建立方程组，解得待求权，最后得出相应的数据。

深度学习算法仿照人脑神经网络分析识别的过程，较强的组织性、模糊性、学习性等使得领导干部考核评价更加高效，使评价的过程更加全面，有利于科学化地选择一批优秀领导干部，让领导干部能够树立良好的榜样，同时，也让企业优秀干部资源更多。深度学习算法在企业对领导干部进行考核评价的过程中主要对领导干部的品德、能力、勤奋、绩效、廉洁等方面进行评价，对领导干部的评价更加全面；深度学习算法的领导干部评价模型，让评价的精确度更高；深度学习算法有效地分析了参加评价的领导干部资料，更加精确地对领导干部的工作情况做了分析，让评价的结果更加合理。

二、在企业领导干部考核评价系统中利用深度学习算法的优势

1.操作简单便利

深度学习算法在对企业领导干部进行考核评价的过程中操作便利、灵活，能够科学地得出最终的结论，操作人员在接触深度学习算法的过程中能够快速地掌握到深度学习算法的技巧；强大的代码能够直接转化成原始的代码，生成的最终数据更加精确化；深度学习算法能够严格对考核评价进行监管，避免系统出现故障时无人及时处理的情况。深度学习算法相比于传统考核评价方式为企业带来了操作更加简单的方式，在一定程度上节省了企业的时间成本。

2.科学化地对领导干部考评工作进行了客观评价

在对领导干部进行考核评价之前有必要了解领导干部在日常工作的表现以及不同领导级别在参与评价时所参照的评价标准，而深度学习算法在对领导干部进行考核评价的过程中能够将参与到考核评价中的领导干部相关资料全部收集，并利用数据化的形式对具有不同级别、不同工龄、不同岗位的领导信息进行分析，客观地对领导干部的情况做出评价，优化领导干部考核评价的系统，使得领导干部考核评价的结果最终达到理想中的状态。

3.领导干部考核评价的过程更加清晰化

深度学习算法能够让企业领导干部依据考核档次与总体评价情况对自己的工作有所总结，并发现自己在工作中还存在哪些缺点，引导领导干部积极主动地提升自身职业技能与综合素养，进一步优化了领导干部的整体结构。在对企业领导干部进行考核评价的时候很难使得考核档次与总体评价相吻合，最后就会使得评价的结果出现误差，而深度学习算法能够让评价更加准确化，考核评价的过程更加清晰化，以领导干部的工作情况、工作表现、廉洁情况等为评价的标准，让评价所参考的对象更加全面。

4.对领导干部的相关评价资料进行了审核

运用学习算法能够将参与到考核评价中的领导干部相关资料进行分析，让评价的资料能够与考核评价有相关性，领导干部的工作情况、工作内容、综合素养等能够更加直观地得到体现，让领导干部考核评价更加科学化。深度学习算法利用大数据模式将企业领导干部考核评价的相关资料进行收集并有效地对其分析，按动了加快领导干部考核评价的加速键，让领导干部考核评价系统得到了进一步地提升。

5.安全指数高

企业领导干部考核评价的资料属于企业的机密资料，一旦领导干部资料被泄露，就会使得企业内部资料被人知晓，这不仅会打击领导干部积极参与考核评价的信心，而且还会让领导干部产生恐慌的心理，影响了企业的正常发展，使得领导干部对企业产生不信任感，不利于科学化地对领导干部进行评价。所以，对企业领导干部考核评价资料进行加密保护是十分重要的。而深度学习算法就能够将领导干部考核评价的相关资料进行加密，保护了领导干部的隐私，对领导干部考核评价能够顺利进行。

三、深度学习算法在企业领导干部考核评价系统中的应用

1.考核评价系统的应用

首页、干部资料、决策调整、后备干部、统计分析、系统设置是系统所包含的六大板块，依据领导干部的实际情况，对领导干部考核评价的相关资料进行汇总，便于在考核评价的过程中让内容更加具体化，能够在对领导干部考核评价的过程中充分利用图形、相关数据、文字等对领导干部进行分析，更加形象地回顾了领导干部工作史，通过对比与分析对领导干部的工作进行了总体评价，智能化地对干部领导的年龄、奖惩制度、工作内容等进行了展现，切实地体现了领导干部的工作经验。系统能够将领导干部的工作表现、专业技能、员工评价等进行有效的分析，综合性地对领导干部进行了评价，让评价的结果更加合理。在精确选择优秀领导干部的过程中，系统能够利用雷达图、折线图等直观地将领导干部的各项工作情况展现出来，具有明显的对比效果，更加明显地展现了领导干部的实际能力。同时，也能够透过直观图表对领导干部的各项情况进行预测，为储备优秀领导干部奠定了一定的基础保障。透过系统数据显示，还能够知道领导干部在日常工作的时间内是否存在缺勤的状态、在处理一些突发情况的时候是否能够及时应对，对优化企业领导干部结构起到了相应的效果，领导干部的成长路径、工作情况、工作绩效等被直观地展现出来，为科学地选取优秀领导干部起到了良好的效果。

2.强大技术的应用

系统能够保证领导干部评价的过程更加标准化、具体化，能够独立地进行评价。系统借助标准化的协议能够让评价公开透明。中间层集成框架能够让属性的应用得到扩展，节省了相应的时间成本，推动了评价的快速进行。J2EE在统一开发平台下能够节省开发多层应用成本，安全性较高使得系统能够正常工作。强大技术的应用为领导考核评价系统进行了升级。

3.数据架构的应用

系统使用规范性的平台进行，让所收集到的数据更有分析的价值，在对领导干部相关考核评价资料生成数据化的过程中能够让所采用的数据更加精确化。数据库采用主流MySql数据库，推动了评价的进程，让领导干部考核评价结果更加精确化。MySQL数据库能够集成多个用户的资料，多线程SQL数据可服务器。数据架构的主要特征是使用核心线程的完全多线程，能够在不同平台正常运行，支持多种列类型等，让数据架构更加优化，具有较强的稳定性。在对企业领导干部考核评价的过程中能够正常进行，相比于其他数据库，不仅节省了相应的成本，而且使得信息采集的速度更加快速，透过数据能够有效地分析领导干部的综合情况。

四、结语

深度学习算法能够在评价企业领导干部的过程中将参与到评价中的领导干部相关资料进行整合，领导干部的年龄、工作内容、奖惩情况等直观地被展现出来，使得各个领导干部之间形成鲜明的对比，让领导干部树立一定的竞争意识，引导了领导干部对自身能力的主动优化，从而推动了企业内部朝着正确的轨道前行。深度学习算法对领导干部的工作能力提供了科学化的参考价值，让领导干部考核评价更加合理化、科学化，对企业领导干部考核评价具有一定的实用价值。