基于带前端算子BP神经网络的就业匹配系统研究

发布时间：2020-12-27 16:54

　　近些年来,随着中国社会的发展以及高等教育水平的提高,每年毕业的大学生人数越来越多,就业成为当今大学毕业生面临的重要挑战之一。人才资源是生产力中最为活跃、最有价值的、最具创造力的资源,通过整合人力资源来获取竞争优势是现代企业发展的共有特征,有效的人岗匹配能在动态的人力资源环境中发挥中心和基础作用。应聘者与岗位匹配研究对于企业绩效具有十分重要的影响。这篇文章主要介绍了当今应聘者与岗位匹配研究的国内外现状以及本论文研究意义,主要研究应聘者与工作岗位之间的合理匹配问题,构建了带前端算子的BP神经网络模型,对解决工作岗位与应聘者信息匹配问题有一定的现实价值。本文主要研究工作包括:第一部分,通过在企业和应聘者之间进行大量调查,分析收集到大量的数据,找到影响应聘者和工作岗位信息匹配的主要因素,建立了含有12个相关因素的指标体系。分析了BP神经网络的发展、组成结构和工作原理。第二部分,分析了应聘者和工作岗位信息匹配过程中12项指标的匹配度计算方法,设计了12个指标匹配前端算子算法并提供了相应的伪代码。建立一个带12项前端指标匹配算子的12输入单输出的BP神经网络模型。第三部分,分析了所收集的带有匹配标... 

【文章来源】：内蒙古大学内蒙古自治区 211工程院校

【文章页数】：69 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

Sigmoid型函数

图 5. 1 神经网络结构图Figure5.1 Neural network structure diagram图5.1中有12个输入（1X ,2X ,3X ,4X ,5X,6X,7X,8X,9X ,10X ,11X,12X ）、1个输出、两个隐含层且各隐含层中包含的神经元的个数分别设为5个和1个，激活函数都为tansig函数。net = newff(minmax(p1),[5 1],{'logsig' 'logsig' },'traingda');3.网络训练的结束条件本次实验 神经网络训练结束条件为训练次数为2500次或者这个网络数据分类的错误率<=0.001为止。训练神经网络如下：

图 5. 2 构建模型图Figure 5.2 model diagram build本实验样本数据学习了 100 次，实验结果达到了 0.001 的精确程度，最终形成了BP神网络模型。5.4 探寻最佳模型实验过程5.3 小节所描述了一个 神经网络模型的实验步骤和结果，但我们不能确定其结果是最优，所以后续实验将通过改变 神经网络的隐层结点个数和隐层层数，形成多个结构不的 神经网络备选方案，利用 5.3 小节的实验步骤逐一对各备选 神经网络进行训练和试，以选出最优化的 神经网络模型。1.将隐层层数设置为 1 层、隐层节点设置为 5 个。然后再设置训练次数分别为 5000、201000 个，得出训练结果如下：表 5. 1 单隐层神经网络 5 个隐层节点训练结果表

【参考文献】：
期刊论文
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[2]基于BP神经网络的人岗匹配测评模型的研究[J]. 张志宇,吕明丽,李从东.  天津大学学报(社会科学版). 2010(05)
[3]基于BP神经网络的知识员工—岗位匹配测评研究[J]. 王庆,刘琨,张志超.  科技管理研究. 2009(10)
[4]工作找寻与学用匹配——对高校毕业生的实证检验[J]. 李锋亮,陈晓宇,刘帆.  北京师范大学学报(社会科学版). 2009(05)
[5]人力资源管理中的人岗匹配问题[J]. 袁有明.  市场周刊(理论研究). 2008(09)
[6]组织中人岗匹配的测算模型及应用[J]. 赵希男,温馨,贾建锋.  工业工程与管理. 2008(02)
[7]基于灰色系统理论的人力资源岗位匹配度研究[J]. 李娟,高百宁.  中国商界(下半月). 2008(03)
[8]科技人才岗位匹配度测算研究[J]. 齐二石,蔺宇,王庆.  科技管理研究. 2007(01)
[9]模块化生产网络的组织与自组织特征[J]. 温承革,王勇,杨晓燕.  生产力研究. 2006(11)
[10]基于模糊数学的人力资源岗位匹配度研究[J]. 李耘涛,赵涛.  西北农林科技大学学报(社会科学版). 2006(02)

硕士论文
[1]基于BP神经网络的煤炭企业关键岗位人岗匹配模型研究[D]. 曾庆婷.中国矿业大学 2015
[2]基于BP神经网络的空中交通管制员岗位匹配测算研究[D]. 袁珍珍.武汉理工大学 2011
[3]能岗匹配的模式建立和方法研究[D]. 王丽萍.天津工业大学 2002
[4]企业创新与发展研究[D]. 王宏.昆明理工大学 2002



本文编号：2942120