基于 PCA －BP 的绩效综合评价研究-论文.pdf

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1、No．3微处理机第3期Jun．，2015MICROPROCESSORS2015年6月基于PCA—BP的绩效综合评价研究任秋阳，朱健，卢秉亮。(1．沈阳航空职业技术学院，沈阳110034；2．沈阳飞机工业(集团)有限公司，沈阳110034；3．沈阳航空航天大学计算机学院，沈阳110136)摘要：随着多指标综合评价方法和计算机技术的高速发展，针对不同评价对象，基于不同评价方法的评价系统得到广泛应用。BP神经网络通过训练来得到被评对象的价值模型，可以有效解决非线性综合评价问题。利用主成分分析降低变量的维数，该方法在保证系统数据信息损失最小的原则下，对评价指标实现有效

2、降维并消除数据与数据间的相关性，降低了神经元网络模型的复杂度。提出了一种基于PCA—BP的员工绩效评价模型，其神经元网络训练收敛速度大大加快，精度可以较好的逼近预测输出，提高了评价结果的客观性。实验结果表明，该方法可以较好的逼近专家评价结果，降低了神经网络模型的复杂度，提高了神经网络模型的效率。关键词：绩效评价；主成分分析；人工神经网络；BP神经网络DOI编码：10．3969／j．issn．1002—2279．2015．03．011中图分类号：TP398．1文献标识码：A文章编号：1002—2279(2015)03—0034—04ResearchofPerfo

3、rmanceComprehensiveEvaluationBasedonPCA—BPRenQiuyang，ZhuJian一，LuBingliang(1．ShenyangAeronauticalVocationalCollege，Shenyang110034，China；2．ShenyangAircraftCorporation，Shenyang110034，China；3．SchoolofComputerScienceandEngineering，ShenyangAerospaceUniversity，Shenyang110136，China)Abstract

4、：Evaluationsystem，usedfordifferentevaluationobjects，basedondifferentevaluationmethods，hasbeenwidelyusedwiththeperfectionofmultiple—parameterscomprehensiveevaluationmethod．Throughtraining，BPneuralnetworkgetstheratedvalueobjectstoeffectivelysolvetheproblemofcomprehensiveevaluationofno

5、nlinear．Thispaperperformsanalysistoreducethedimensionofthevariablesusingprincipalcomponentsandthecomplexityoftheneuralnetworkmode1．ItputsforwardamodelofstaffperformanceevaluationbasedonPCA—BPneuralnetwork，greatlyacceleratesthespeedandimprovestheobjectivityofevaluationresult．Thismeth

6、odcanbetterapproximatetheresultsevaluatebytheexperttoreducethecomplexityofneuralnetworkmodelandimprovetheeficiencyoftheneuralnetworkmode1．Keywords：Performanceappraisal；PCA；ANN；BPneuralnetwork识(学习样本)通过训练来得到被评对象的价值模1引言型，可以有效解决非线性综合评价问题，减少人为因绩效评价中的定量评价属于多指标多对象的综素对决策结果的影响，因此利用神经网络对员工进合评

7、价，目前，通过将系统论、信息论、计算机技术、行绩效考核是比较科学的。工程技术思想引入评价领域，产生了一系列新的评2基于PCA—BP的绩效评价模型价方法。BP神经网络可以充分逼近任意复杂的非线性关系，可以在不了解数据产生原因的前提下，对PCA—BP方法首先利用主成分分析方法实现非线性过程建模¨J。BP神经网络是根据已有知数据降维，该方法在保证系统数据信息损失最小的{I}基金项目：辽宁省教育科学“十二五”规划2014年度立项课题(JG14EB238)作者简介：任秋阳(1986一)，男，辽宁省沈阳市人，硕士，讲师，主研方向：控制工程与最优化理论。收稿日期：2014—

8、11—183期任秋阳等：基于PCA—B