基于SVM的辅助决策模型及其在人事管理系统上的应用

发布时间：2021-04-08 05:54

　　高校人事系统的开发和研究是为了更好地建设一支强有力的师资队伍,它的建设能够有效地提高高校各种工作的开展以及提升工作质量。为了能够及时准确的对高校教师队伍整体水平的评估以及未来师资队伍不足之处进行补全,充分研究一套行之有效的人事系统至关重要,对教师进行全方位的评估及工作业绩客观的评价,有利于提升高校整体水平,为高校培养出更多的人才提供有力的保障。本文为了解决当前高校人事管理系统在战略决策存在的问题,即前期分析工作过于简单、消耗人工以及决策支持力度不够等方面的问题,提出了一种改进的SVM模型辅助决策方法。为了有效地解决SVM算法存在的不足,提出了将SVM算法与KNN算法相结合,合理地解决SVM算法出现“平票”问题。另外,本文采用自上而下的设计模式,借助SSH框架建立一套符合当前需求的高校人事管理系统,切实提高高校人事管理水平及决策辅助。在系统中引入模糊数学的特征权重决策理论与机器学习中改进的SVM算法进行有效地结合,使用模糊数学理论将特征选择及特征权重进行合理地打分,进而建立有效的教师业绩评判数学模型,并实现了相应的模块为决策层提供决策服务。在安全性方面采取对用户分组分级的办法保证系统使用... 

【文章来源】：湖南大学湖南省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：72 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

人力资源管理信息系统的运用范围

地方院校人力资源管理工作流程图

系统网络结构图

【参考文献】：
期刊论文
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硕士论文
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本文编号：3124983