文摘

的胜任力模型在人力资源管理中扮演了重要的角色(人力资源管理)作为科学和客观的人才评估理论。广泛使用的机器学习方法,机器学习能力评估和决心帮助人力资源管理工作提供了一种新的思维方式对人才的评估和管理。人力资源能力模型的建立基于机器学习的方法可以快速、准确地帮助企业获得竞争优势。根据本文,我们公司C为研究对象,建立人力资源管理工作,胜任力模型,基于遗传算法优化的BP神经网络(GA-BP)。结果表明,该模型可以更好地应用于分析公司的人力资源管理工作的胜任力模型C。分类精度预测精度达到91.16%,具有一定的参考意义,并为人力资源管理工作有一定的参考和价值的行业。

1。介绍

随着计算机技术的快速发展,信息多元化的趋势日益明显,企业之间的竞争更加激烈。为了获得更多的竞争优势,企业必须掌握人力资源的战略资源,发挥核心作用的人力资源管理在企业的发展,必须不断改革和招聘管理系统成熟。招聘管理是一个企业的基本工作,这将对企业的管理和运营产生重大影响(1- - - - - -4]。如何解决上述问题需要关注人力资源管理职位。

面对残酷的商业竞争,企业的生存密切相关的选择人才。它甚至可以表示,企业的健康、可持续增长和发展取决于筛选人才,培养人才。管理者的能力不是静态的。不同的时间和不同的商业环境有很大的差异,企业经理人能力的要求。真正的环境管理者的能力有不同的要求。作为管理者,他们必须动态地调整以满足实际需要,为了在激烈的竞争中立于不败之地。在此基础上,如何衡量员工是否胜任人才搜索和训练的一个重要组成部分。可以说,人才的相关主题的能力不仅是人力资源管理的主题,而且也是一个重大问题构建公司核心竞争力,这是密切相关公司的短期目标和长期的蓝图。企业必须正确地衡量员工的能力,确保员工送到公司有高质量要求的不同位置,并改善公司的适应能力在当前不可预测的市场竞争环境。然而,事实上,大多数公司并不真正认识到员工能力的重要性,不重视员工能力的评估。 Job allocation is usually relatively reluctant, which may eventually lead to project failure or brain drain. Certainly, some companies have a clearer understanding of the importance of employees, but when evaluating and judging employees, they often focus only on obvious and objective aspects, such as their work experience, education, objective skills, and technology. Employees’ life values, job motivation, personal will, their own characteristics, and the degree of job matching have not been in-depth exploration and understanding [5,6]。此外,一些企业只能依赖于年的人力资源经验,面试经验,经理的个人感情在评估和判断员工,这将影响他们的工作。可以想象,人力资源工作的结果有影响,但并不全面。一般来说,员工是企业的精神,评估和判断员工是企业健康发展的一个重要组成部分。评价和判断结果直接决定公司的成功或失败的操作。上述不良情况将导致更高的成本和更大的就业风险,这在一定程度上影响并限制公司的正常发展。

从现实的角度来看,对于员工的需求急剧增加,管理职位基于胜任力模型具有重要意义。社会投入广泛的关注人力资源管理职位,这样产生的各种管理模式并应用于实际的企业管理(7- - - - - -9]。目前,胜任力模型在国际上被广泛使用,胜任力模型是更偏向实践能力,它可以帮助企业提高招聘效率,招聘系统更科学、完整,并创建一个长期战略布局。

胜任力模型的研究有着悠久的历史。能力的概念在1970年代初开始在美国、英国和其他国家已广泛应用。胜任力模型的概念提出后,它已经吸引了商界和学术界的高度重视,已成为全球管理研究的重点。冯明、阴Mingxin系统地总结了胜任力模型的施工方法,包括行为事件访谈法,功能分析方法,场景的方法,性能的方法和多维的方法。徐冯分析了胜任力模型的重要性,从人力资源的角度提出绩效管理和行为事件访谈等方法和人力资源指数分析。在1990年代,中国香港管理发展中心使用能力方法培训和发展当地经理(10,11]。他们使用文献综述和头脑风暴获得30能力项的中层经理。通过调查研究2000多名中层管理人员,香港管理发展中心取得了几个管理能力组:领导力,沟通,团队成员的精神,团队建设能力,结果导向,个人驱动力、规划能力、效率、商业意识、决策能力、顾客导向和管理能力因素相应的行为描述。王Jicheng提出几个通用模型的能力在他的硕士论文(1)专业技术人员模型包括:成就欲望,影响,分析思考,主动,自信,人际洞察力,寻求信息,专业技术,团队合作,和客户服务意识;(2)销售模式包括:影响,渴望成就,倡议,人际洞察力、客户服务意识、自信、公共关系、分析思维、概念思维,寻求信息,权威意识,相关技术或产品的专业知识;(3)社区服务人员模型:影响力、发展下属,人际洞察力、自信、自制,人格魅力,组织承诺,专业技术、客户服务意识、团队合作、分析思考,计划,开发别人,自信,命令,寻求信息,团队领导,概念思维,全国性所有权、公共关系、和技术专长;和(4)企业家模型:渴望成就,倡议,捕捉机会,持久性、寻求信息,质量和信誉意识、系统规划、分析思考,自信,专业经验,自我教育,影响,命令,下属的发展,和公共关系。

1978年,贵港市能力分为概念能力、人际交往能力和技巧的能力。1982年,理查德·博亚齐斯指出人们认为,胜任力模型与个人表现,这可能是转化为动机,性格、技术能力、个人形象、社会角色,和知识的身体。1984年,斯图尔特·e·德雷福斯和休伯特·l·德雷福斯提出能力等级分为五个等级,根据不同的对象使用不同的开发方法。”,莱尔·m·斯宾塞和锗硅m·斯宾塞认为,员工“能本选择方法应该基于以下假设:更多的员工的能力满足工作需求,更高的工作绩效和满意度。适应一个人的成功取决于工作(1)准确评价个人能力;(2)能力模型对于一个给定的工作;和(3)评估方法人与工作之间保持良好的平衡。彼得•德鲁克提出三个假设的商业成功,强调员工的必要的能力来完成组织的使命是最重要的一个,它是实现业务环境的基本前提和组织任务。1995年,Lcdford相信能力包括个人独特的品质,可以确认清楚地显示元素和性能的可能性。除了关注当前的性能外,它还需要关注未来的表现。 In 1996, Semark a British scholar argued that effective behaviour required by jobs was more important than potential factors. The general industry competency model is questioned and requires improvement in practice. In 2000, Nilan and Alldredge constructed the competency model of 3M company and extended it to the general competency model of administrative staff. In 2008, Peerasit proposed that in addition to knowledge and skills, core competence is also an indispensable factor for project managers [11- - - - - -14]。

一般来说,建立胜任力模型通常包括归纳和推理的方法。归纳方法是基于当前位置使用关键样本方法或行为事件访谈法统计分析的在职员工,通过感应或头脑风暴的方式总结了质量特征和技能水平对工作绩效有积极的影响,基于特定的行为,开发胜任力模型。面试方法建立的胜任力模型更接近于企业的实际情况,更适合成熟、稳定的企业。然而,建立过程耗费大量的时间和人力,操作困难,建立模型并不是理论上推断,这往往有一定的局限性。推理方法是演绎胜任力模型通过公司的使命愿景、核心价值观、角色,和职责的每个位置。模型的推导过程可以由公司内部完成,也能完成由外部专业顾问。这种方法使模型逻辑清晰,考虑公司的战略和全球细分的工作职责15- - - - - -17]。然而,由于缺乏特定行为为基础,模型的描述可能过于模糊。与机器学习和人工智能技术的迅速发展,广泛、深入地研究能力提供了一种新的人力资源管理的未来发展方向。

基于此,本文主要结合机器学习算法建立新的人力资源管理岗位胜任力模型。通过文献调查、问卷调查、采访和时间分析,大量的基础研究数据进行收集和整理。结合中国企业管理的内部人力资源管理数据库,我们进一步解决和消除无效的数据没有完全填写或填写有明显问题,奠定了基础数据的案例研究。然后使用遗传算法优化BP神经网络,最后人力资源管理胜任力模型的建立基于GA-BP神经网络实现智能评价管理者的整体竞争力。

2。概念和特征

2.1。能力的概念

在执行的过程中绩效管理和人力资源管理,企业必须结合自身的实际情况建立一个科学、完善的服务体系。

能力的概念可以追溯到的死亡。1973年,哈佛大学教授大卫·c·麦克勒兰德发表“能力而不是智力测试”美国心理学家》杂志上(18- - - - - -20.]。他指出,智力测验的滥用,性测试,学术测试,和年级成绩来确定个体的非理性能力和提出取代传统的情报测量能力,试图找出最明显的差异表现最好,平均表现。这篇文章的出版标志着胜任力研究的开始。从那时起,许多学者致力于研究能力和从不同的角度提出了能力的定义,如表所示1。

能力是指人的根深蒂固的特点可以从普通人区分杰出成就的工作。近年来,随着改善人力资源管理在中国的理论水平和实践能力,胜任力模型的概念也得到了改进。它的具体含义是一个位置在一个组织或企业,根据其职责和要求,集中的代表支持元素需要完成工作的能力,一般包括以下几方面:(1)专业技能:专业技能需要在现有企业的手中,以便员工能熟练操作业务流程的位置,发挥自己的独特优势和创造潜能,可以胜任一个职位的工作要求。员工能力是指一个人的独特的知识、技能和个性。它是一个独特的技能和个性心理特征与其他个人特征的基础上,具体岗位胜任的元素。(2)专业知识:它要求现任主人一定深度和广度的知识与自己的田地,可以准确地分析研究工作中遇到的问题,做出正确的选择,必要的专业技术水平和管理经验。(3)职业道德:它需要人们从事一个行业来满足基本需求的行业和社会的意识形态,意识,并将。(4)实践能力:它意味着现任总统可以学习操作技能应用于实际工作。

为了提高企业的竞争力,不断改善企业的胜任力模型。胜任力模型的基本评价指标的综合素质。质量指的是深特征区分杰出成就的人与那些普通成就在一定工作。质量字典,心理学家把人的质量分成六组(成就和行动小组,帮助和服务组织,影响和影响组织管理组,认知组织和个人功效集团)共有20特定元素。元素分为许多层面,全面总结人类知识、技能、社会角色、自我概念、个性、动机,为企业员工形成一个完整的质量模型。

2.2。胜任力模型的特点和分类

质量指的是深特征区分杰出成就的人与那些普通成就在一定工作。质量字典,心理学家把人的质量分成六组(成就和行动小组,帮助和服务组织,影响和影响组织管理组,认知组织和个人功效集团)共有20特定元素。元素分为许多层面,全面总结人类知识、技能、社会角色、自我概念、个性、动机,为企业员工形成一个完整的质量模型。图1。

有三个普遍接受能力模型,即冰山模型,洋葱模型和梯形模型。图2。这三个通用模型的细节如下。图3。(1)冰山模型是由斯宾塞提出胜任力冰山模型。如图1,该模型能力分为两个部分。具体来说,第一部分是上面的冰山的水平显示部分,包括知识和技能的两个能力特征元素显式能力特征元素。第二部分是冰山隐藏水平以下部分,包括社会角色、自我形象、个人特点、和动机,内在,隐性能力元素。(2)洋葱洋葱模型提出的博亚齐斯指出人们能力模型。如图2,胜任力冰山模型基本上是类似的原则,从内到外的、和能力洋葱模型说明了各种元素的能力可以慢慢观察,测量的特点。洋葱模型,明确能力元素放置在最外层的洋葱模型,和潜在的隐藏和内部能力元素放置在洋葱模型。因此,分层技术能力洋葱模型是由内到外。从外到内,可观测性的困难,培养和评价能力元素逐渐增加。最外层的元素能力相对容易观察和评估,同时他们也最有可能培养。然而,内层是越多,就越能反映未来的工作性能。动机和个人特征的核心层是最可靠和稳定的能力。(3)梯形模型提出的国际人力资源管理研究所。如图3,能力阶梯模型分为六个层次从上到下,即知识、技能、社会角色、自我概念、个人特质和动机。其中,自我概念是指个人身份的感知与理解。具体来说,梯子的顶端是个人表现行为,和六级梯子底部的影响反映了个人的工作目标不同程度,从而确定梯子的顶端的个人表现行为。

新计算机技术的快速发展,出现了一系列新方法建立胜任力模型。

3所示。问题在人力资源管理岗位

3.1。人力资源管理人员的现状分析

人力资源管理人员的工作绩效密切相关。如果管理人员想要完成的工作质量和效率高,他们必须符合质量。人力资源管理岗位人员能成功完成工作并反映出工作价值的核心质量岗位胜任力模型,包括能力、特征、知识、技能、自我意识和价值观。目前,人力资源管理岗位存在以下现象:(1)多重空间:人力资源管理岗位的能力包括各种形式的质量,包括表征质量(知识、技能等)和心理素质(能力、特点、等等)。多维质量一起构成管理职位的胜任力模型。(2)动态:人力资源管理的立场是不断变化的环境,包括外部宏观环境、企业内部环境和行业环境,也导致改变的环境和元素位置。为了满足工作需求、工作能力必须与环境的变化调整。(3)特异性:人力资源管理胜任力模型将受环境、激励机制、约束机制、工作职责等。是密切相关的具体工作。不同的工作的质量要求也是不同的,和不同的特定能力模型也不同。(4)战略:人力资源管理模型包括各种各样的核心素质,可以促进员工高效率的工作和帮助企业实现战略目标。(5)层:在人力资源管理岗位的内部结构,不同的等级有不同的水平,需求是不一样的,也就是说,每个年级都必须有一个独立的文章质量,也就是说,文章质量模型的综合素质模型不同等级的帖子,和岗位胜任力模型的水平直接关系到成绩的水平。

3.2。人力资源管理人员的问题

在企业发展的过程中,合理应用胜任力模型,从企业绩效管理的角度进行动态管理和服务,确保企业内部不同的商业交易和业务可以实现合理的对接。但目前的发展有以下问题。(1)人力资源管理岗位的招聘与选拔是落后。企业习惯于旧的体系和规范。选择和管理职位的人才选拔方法相对落后,人才的选择标准是相对简单的。他们注重学历高、职称高、和丰富的工作经验,但是他们很容易忽视的特色和潜力的候选人。许多企业习惯于熟悉招聘员工,还有相关的家庭在促销方面,这在一定程度上阻碍了企业人力资源的利用效率,也会影响最优利用和人力资源在组织内的成分。(2)人力资源管理岗位的绩效管理机制需要改善。虽然很多企业已经建立了一个简单的绩效管理系统,一些绩效管理机制只是形式,并不真正发挥其疗效。主要表现是不就是实用的绩效管理系统,评估实施过程并不是标准化的。在绩效评估的过程中,由于企业的大量和复杂的关系,绩效管理往往认为熟人关系,这让一些情感色彩的实现绩效评估,影响整个企业人力资源管理的公平和合理性。(3)人力资源管理培训体系的设计需要改进。企业内部培训模式主要是内生增长,需要改善培训效果和培训系统设计需要改进。从入口和推广等各个方面,新员工需要就业前的培训工作。但在这个过程中,也有更少的参与者培训,培训管理不规范,许多人参培训频率和频率很低,培训学习不够严格,培训管理是一个纯粹的形式,很难实现企业所需的训练效果。(4)人力资源管理岗位的个人发展计划设计不够清晰。员工是社会精英高等教育和专业职称和良好的人际关系。他们对未来有迫切需求,但他们的职业规划不够明确满足现状。在国有企业中,老年人的现象领域的投资相对比较严重。许多老员工习惯于被动安排自己的职业生涯和缺乏主动规划。此外,人力资源管理人员专业渠道缺乏科学、合理的设置,业务人员职业渠道单一,许多人并不希望晋升,在某种程度上,影响了专业技术人员的积极性。(5)人才库存在人力资源管理职位是一个纯粹的形式。传统企业容易出错人才库存目的:业务转型的过程中感受到的痛苦进行人才的人才管理库存,而不是人才库存作为日常管理流程。此外,公司错误地认为库存结果是促进人们,而不是更多的科学分类的团队人员管理,提高团队效率。一些企业的人才库存是呆板的,每年人才库存,但是没有进一步的随访和库存的应用结果。(6)人力资源规划需要改善。一些企业认为,人力资源管理与战略发展规划和业务目标,所以没有将人力资源管理与业务目标的想法。缺乏合理的规划和人力资源规划和企业管理之间的关系直接影响到企业的可持续发展。在人力资源规划的实施过程,一些企业简单地使用过去的历史数据支持来预测当前人力资源数据为方便工作。这种方法很难提供准确的企业人力资源规划数据,不能为企业的人才培养提供强有力的支持。

3.3。建筑经理胜任力模型基于机器学习的必要性

为了确保企业的可持续发展,吸引更多优秀的人力资源,企业应构建基于绩效的人力资源管理胜任力模型,以确保人才市场和竞争激烈的市场环境可以实现良好的协调和匹配,确保两个可以完全集成。相信胜任力模型的应用价值领域的人力资源管理职位是巨大的,尤其是在招聘、培训和员工发展。胜任力模型的状态系统领域的人力资源管理可以显示在图4。步骤1。如1号线,如图所示4,当企业的战略变化,各部门和员工的角色和职责也相应地改变,企业和个人能力的要求也会不同于过去。这个时候,原来的胜任力模型无法准确反映员工能力的新的企业发展战略需求和质量要求。因此,企业需要重新调整的胜任力模型根据新的战略目标和业务重点。步骤2。如路线如图2所示4,当企业修正原来的胜任力模型及时根据新的战略目标,也就是说,重新定义后的人员所需的能力和素质,是不可能来评估员工的表现符合前面的评价方法,但来评估员工的表现在日常工作中根据能力元素中定义新的胜任力模型,并会有一些能力评估结果。步骤3。如在图3所示4,现有员工的能力水平相比,第二步是通过科学的评价和分析的能力水平需要达到的位置,和差距。针对现有的缺口,设计改善员工能力计划,有针对性的制定相应的培训计划。步骤4。如图4在第4行,如果第二步结束后,现有的能力水平已经达到标准的地位,甚至达到上层的要求;或适当的培训使员工的能力已得到改进,满足这个职位的要求或优越的位置,那么企业将现有员工能力水平和素质模型匹配为基础,确定员工是否保持或促进优越地位。

上述四个步骤的循环,调整工作内容和能力模型和适应企业战略目标的变化,以确保人力资源管理战略和业务活动总是与战略目标保持一致。但在实际应用中,各种因素正在迅速改变,使胜任力模型复杂。然而,结合机器学习方法在人力资源管理岗位的胜任力模型将大大减少胜任力模型的建立时间和结果分析。

4所示。建设人力资源胜任力模型的基于BP神经网络

通过文献综述、半结构化访谈和开放式问卷调查,人力资源管理在公司的能力系数表C,为后续提供基本的数据建立人力资源胜任力模型基于机器学习的帮助(21- - - - - -23]。公司C管理岗位胜任力模型设计流程如图5。

4.1。文献综述

通过问卷调查、现场访谈、文献综述分析,和其他方法来获取信息的能力和工作表现中层管理者在企业,调查采访的主题确定为“列表的关键能力你认为你需要做好中层管理。“中层经理的采访主题获得的能力特点,优秀的中层经理。五个维度和22相关能力要素进行了总结。指标体系的一般管理人才在公司的能力特征C如图6。

4.2。半结构式访谈

一个半开的面试进行公司的管理人员C,主要采用一对一的半结构化面试。半结构化面试系统如图7。

4.3。开放形式的问卷

本文的特点问卷,参与者可以自由表达自己的观点和意见根据自己的经验和想法和参与者填写问卷的方式自由地回答。问卷的结构图表能力指标体系如图8。

4.4。公司C管理岗位能力指数

企业胜任力模型的基本组件(知识、技能、社会角色等)确定通过文献综述。半结构化面试是指非正式的讨论进行一个粗略的轮廓来获取组件企业的胜任力模型(价值观、态度、动机等)。开放式问卷调查得到员工的每个因素指数的指数大小(24- - - - - -26]。本文最终确定C公司管理岗位胜任力模型如图9。

共110个样本公司的人力资源管理职位C2021年收集表2。110个样本可分为优秀的性能和其他性能的样品,其中64是性能优良和46个样品其他样本。

5。建设人力资源胜任力模型基于GA-BP神经网络

5.1。遗传算法模型

遗传算法是一种进化算法。它的基本思想是基于Darwim的进化论和孟德尔的遗传学理论。它第一次被提出的1962年密歇根大学教授j .荷兰。这是一个平行的随机全局优化搜索算法基于自然遗传法和生物进化。算法是进化的遗传机制的自然竞争,适者生存。通过数学原理和计算机模拟的结合,一系列的选择,交叉,和变异操作进行生物染色体基因模仿自然界中生物进化,以获得最好的后代,即最优解。遗传算法具有良好的全局搜索能力。与传统的梯度下降算法相比,很容易陷入局部最优解,而遗传算法具有一定的优势。该方法具有高效的启发式搜索和并行计算的特点,通常是应用于函数优化、组合优化。和生产计划27- - - - - -30.]。

遗传算法的主要过程如下:。步骤1。编码:编码形式问题的解决方案适合遗传算法被称为遗传算法的代表,和编码方法包括二进制编码、实数编码、编码整数编码和树。步骤2。生成初始种群,选择几个解决方案形成的初始种群,这通常是由随机生成方法。步骤3。健康评估:介绍健康评估的能力选择初始种群中的每个个体适应周围的环境。具体方法是计算每个个体的健身价值通过适应度函数比较个人之间的差异,主要有或没有约束和约束两个健身功能。步骤4。选择:选择是提取个人健身价值较高的父母,进入下一阶段的交叉操作。常用的方法是轮盘赌方法。因为每个个体被选中的概率正比于健身价值,基本原则是选择根据个人健身价值的比例。第5步。穿越:基因编码链的一部分交换两个父个体产生新的个体。交叉操作产生新个体的主要方法。对实数编码、交叉方法包括离散重组、线性复合,中间复合。交叉操作如图10。步骤6。变异:突变是改变个体的价值观的位点随机选择的初始种群有一定概率(通常称为突变概率)。变异操作如图11。步骤7。终止条件判断:最优解,终止算法。

5.2。BP神经网络

BP神经网络是神经网络三个或三个以上层。任何网络由输入层、输出层和一个或多个隐藏层中间的层。每一层包含几个神经元负责信息处理。之间没有连接的神经元在同一层,和相邻的两个神经元完全连接权重。然而,每个神经元只接受前一层的输入,负责出口下一层没有反馈的信息本身。隐藏层可以是一个或多个层输入层和输出层之间。隐层的内部表示的函数作为输入模式提取特征类中包含的输入模式,不同于那些包含在其他类型的输入模式,将它们转移到输出层。由于独特的隐层的识别功能,它也被称为特征提取层。隐层的特征提取的过程是自我组织的过程输入层和隐层之间的权值。输入层之间的权重,隐藏层和输出层逐渐从最初的随机值调整在网络的训练过程,最后学习过程,可以描述输入模式的特点。 The common three-layer neural network topology is shown in Figure12。

三层网络,如图12,由输入层、隐层和输出层。完整的上部和下部之间的连接层,每一层的神经元之间没有连接。当一对学习样本提供给网络,神经元的激活价值传播从输入层到隐层到输出层和输出层中的每个神经元获得网络的输入响应。

数据预处理是各种数据和nondata转换成积极的数据指标。根据指标的性质,不同的转换方法。例如,通过胜任力模型的数据规模通常属于定量数据,如最低得分为0分,5分的得分最高。获得的数据预处理后应该维矩阵n×米,在那里n是样品的数量,数量的受访者;米是评价指标因素的数量,即人工神经网络的输入。

在向前传播模式中,通过输入向量一个_k= (一个₁,一个₂、…一个_米),k= 1,2,…n是序列号米训练样本的输入层的神经元数。输入的输入层是每个能力指数的评价结果。输入单元的功能是接受外部输入模式和传播它的所有单位隐藏层连接到它。

计算隐层的输入年代_k= (年代₁,年代₂、…年代_p),p隐层神经元的数目。隐层的输入值是函数的输入加权和的区别和阈值: 在哪里一个_我是输出值,是链接输入层和隐层之间的重量,我= 1,2,…米的序列号输入单元,j= 1,2,…p隐层单元的序列号,然后呢θ_j隐层神经元的阈值。

计算隐层输出B_k= (B₁,B₂、…B_p)。隐层单元的功能是生成一组对于类型输出值的非线性函数的加权求和后所有的输入值,然后将它们连接到输出层的所有单位。层的输出值年代(乙状结肠)功能。

计算输出层的输入的数量l_k= (l₁,l₂、…l_问),问是输出层神经元的数目。输出层的输入值是一个函数的隐层输出加权和的区别和阈值。 在哪里之间的链接权重是输入层、隐藏层和问输出设备的序列号,r_t输出层神经元的阈值。在计算输出层的输出C_k= (c₁,c₂、…c_问)。

进行逆传播模式和输出向量Y_k= (y₁,y₂、…y_问)是预设来计算输出层的校正误差。 在哪里d_t网络的输出值,也就是说,实际的输出t神经元(y_t−c_t)代表之间的绝对误差期望输出和实际输出。c_t(1−c_t)的一阶微分输出层年代函数,它表明偏差调整根据每个元素的实际响应。

之间的连接权重修正计算输出层和隐藏的十字架 在哪里一个是学习的因素。阈值修正计算输出层和隐层之间

的校正误差计算隐层。 在哪里b_j(1 -b_j)是一阶微分的隐藏层年代函数。的意思e_j就像d_t。每个隐层的校正误差校正的生成问输出单元。隐藏层和输出层之间的连接权值计算。 在哪里β是动力因素。然后计算阈值校正之间的隐含层和输入层。

计算k^th样本误差。

计算所有测试样本的平均误差。

经过反复迭代,当误差小于许用值,网络训练过程结束。

5.3。遗传算法优化Bp神经网络

BP神经网络是一种算法基于梯度下降法的原则。初始权值和阈值的选择是随机的,缺乏科学依据,导致BP神经网络更有可能陷入局部最优解和全局搜索能力相对较差,最后预测精度的影响。为了解决这个问题,遗传算法的分布式信息探索和收集可以覆盖整个空间,与全局搜索的特点。因此,本文将使用遗传算法来优化BP神经网络。针对问题,BP神经网络的初始权值和阈值是随机生成的,使用遗传算法优化初始权值和阈值。结合两者的特点,GA-BP构造神经网络来弥补缺陷的随机BP神经网络的初始权值和阈值。GA-BP神经网络具有非线性映射的BP神经网络和遗传算法的全局搜索,这进一步提高了BP网络的预测精度,并最终获得全局最优方案如图13。

5.4。建立人力资源胜任力模型基于GA-BP神经网络

遗传算法优化的过程主要包括确定网络的基本拓扑结构,遗传算法优化和神经网络预测。首先,通过遗传算法来优化BP神经网络的拓扑结构,主要包括实数编码的网络的初始权值和阈值来获得初始人口,和健身价值计算每个个体的适应度函数。在此基础上,选择、交叉和变异操作进行。最后,相应的最优个体的健身价值,即新的网络权值和阈值,发现在连续迭代演化过程。这时,优化网络开始学习训练过程,最后预测函数的输出值。人力资源胜任力模型的建立基于BP优化遗传算法如图14。

有6特征元素从文献分析,10个特征元素从问卷调查,5特征元素从行为事件访谈。选定的特征元素的总数是20,表所示3。

样本数据集分为训练集和测试集,训练集的比例是80%,和测试集的比例是20%。同样的原理如表所示4。

GA-BP神经网络模型应用于人力资源管理公司C。如表所示5,它是发现,模型的预测精度非常高,预测精度达到91.16%。基于机器学习胜任力模型的人力资源管理能科学、客观、有效、快速识别候选员工的员工具有优良的性能,还可以有效地识别员工是否有某种程度上的潜力。

6。结论

随着现代企业的快速发展,中层管理人员,基层之间的连接枢纽和高级水平的企业,已经被越来越多的关注他们的能力和工作表现。能力和工作绩效之间的关系的研究吸引了越来越多的关注。管理者的能力并不是不可改变的。不同的时间和不同的商业环境有很大的差异,企业经理人能力的要求。经理人能力的实际环境有不同的要求。作为管理者,他们必须动态地调整以满足实际需要,为了在激烈的竞争中立于不败之地。

本文主要研究人力资源管理岗位胜任力模型的建立基于机器学习和使用GA-BP机器学习算法在构造公司的人力资源管理岗位胜任力模型C。内部关系的实证研究经理人能力和工作表现表明,如果工作表现是不同的,他们的能力特征必须是不同的。在这篇文章中,管理职位在公司的110名员工C完成并分为实验数据集通过问卷调查和半结构访谈。的建设管理职位胜任力模型的公司C为目标,GA-BP神经网络分类算法是用于构建胜任力模型的人力资源管理职位基于GA-BP神经网络。从人力资源管理的评估结果,文章基于机器学习的能力方法可以减少人为因素的影响,避免传统方法的不确定性。GA-BP神经网络模型的定量分析取得了91.16%的分类精度,验证机器学习的应用前景在辅助胜任力模型的建设。

数据可用性

使用的实验数据来支持本研究的发现可以从相应的作者。

的利益冲突

作者宣称他们没有利益冲突的报告对于本研究。

确认

这项研究是重点教学和研究项目支持的安徽省高校:实际案例驱动教学实践的基本课程的商业政府做出“管理学原理”作为一个例子(2021 jyxm0643)和安徽大学人文社会科学主要研究项目:数字转换企业人力资源管理的创新与实践在数字经济背景(SK2022A0756)。