基于 PCA －FBP 的绩效综合评价研究

摘要：

将系统论、信息论、计算机技术、工程技术思想引入评价领域，产生了一系列新的评价方法。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。通过合理选取评价指标，利用主成分分析降低变量的维数，提出了一种基于 PCA －FBP 的员工绩效评价模型，通过自组织映射网络 SOM，完成了评价结果分组，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、聚类、模糊数学

分类号：TP398.1(计算技术、计算机技术)

资助基金：辽宁省教育科学“十二五”规划2014年度立项课题JG14EB238

在线出版日期：2015-12-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：54-56,60