基于模糊神经网络的员工晋升辅助决策系统

摘要：

为定量地分析企业员工晋升决策过程的影响因素,用基于实例的模糊神经网络方法,通过划分非模糊化和模糊化输入变量,改进了Takagi-Sugeno模糊模型.用包含求和、求积和求极小运算节点的扩展的pi-sigma神经网络学习算法确定结论参数和前提参数,自适应地从员工数据库中归纳出模糊逻辑关系,建立企业晋升决策的辅助系统.经算例验证准确率达75%以上.

关键词：人力资源、晋升、模糊逻辑、神经网络、决策

所属期刊栏目：41

分类号：F272(企业经济)

在线出版日期：2006-04-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：245-249