一种基于因子分析与BP神经网络的技能人才评价方法

    公开(公告)号:CN105590175A

    公开(公告)日:2016-05-18

    申请号:CN201610085883.X

    申请日:2016-02-15

    IPC分类号: G06Q10/06 G06N3/08

    摘要: 本发明公开了一种基于因子分析与BP神经网络的技能人才评价方法,采集与技能人才评价有关的评价指标数据,构建全量数据集;将全量数据集中的字符型变量变换为数值型变量,然后用Sigmoid函数将数值型变量取值映射到[0,1]区间;将上述评价指标用因子分析法确定参与人才评价建模的评价指标或评价指标组合;用Sigmoid函数处理之后作为BP神经网络的输入向量,BP神经网络的任务是经过训练后,实现对技能人才的评价;其中采用多个BP神经网络分别训练不同类别样本的策略,并采用L-M优化算法代替梯度下降法。本发明节约了人才评价成本,提高了人力资源工作的效率,使得人才评价更具客观性与准确性。

    一种碳排放量影响因素预测分析方法及系统

    公开(公告)号:CN118095613A

    公开(公告)日:2024-05-28

    申请号:CN202311729400.1

    申请日:2023-12-15

    摘要: 本发明公开了一种碳排放量影响因素预测分析方法及系统,涉及碳排放影响因素和预测技术领域,包括获取数据库中的变量指标并检验,得到STIRPAT拓展模型;使用偏最小二乘法进行回归,对回归结果进行分析,得到变量对碳排放量指标的影响权重和碳排放量预测结果;构建数据结构框图,使用LEAP模型对区域在不同发展情景下的碳排放量进行核算预测,得到碳排放量影响因素预测分析结果。本发明通过采用STIRPAT‑LEAP模型将最能影响碳排放的自变量通过STIRPAT模型得到,再通过自变量指标作为后续LEAP模型的参数,完成对碳排放影响因素的分析以及对碳排放量的更为精确的预测,为决策者提供准确的碳排放预测结果,为制定低碳发展政策和实施碳减排措施提供科学依据。

    一种基于学习地图与协同过滤的员工个性化学习推荐方法

    公开(公告)号:CN105786983A

    公开(公告)日:2016-07-20

    申请号:CN201610085657.1

    申请日:2016-02-15

    IPC分类号: G06F17/30 G06Q50/20

    CPC分类号: G06F16/90324 G06Q50/205

    摘要: 本发明公开了一种基于学习地图与协同过滤的员工个性化学习推荐方法,根据在线学习平台的学习资源内容与学习者(企业员工)实际情况,分别提取资源特征和员工属性,建立数学模型,然后根据相似度计算推荐列表产生推荐结果,并收集学习者的反馈情况用于改进相似度计算,优化推荐过程。本发明方法对半结构化、非结构化数据、多媒体学习资源在推荐内容上具有一定普适性,将员工学习地图与协同过滤相结合,一方面修正、优化了推荐结果,另一方面能有效解决评分矩阵稀疏与新员工的学习资源推荐即冷启动问题,使得在线学习平台的学习内容推送更加个性化,有效帮助企业员工迅速成长,节约了员工培训、学习成本,提高了员工学习效率。

    一种薪酬自助服务装置
    8.
    实用新型

    公开(公告)号:CN210691352U

    公开(公告)日:2020-06-05

    申请号:CN201921882970.3

    申请日:2019-11-04

    IPC分类号: G06K9/20

    摘要: 本实用新型涉及一种薪酬自助服务装置,属于电子设备技术领域。该装置包括机体外壳,机体外壳的顶部设置有显示设备支撑面板,显示设备支撑面板上固定有触摸显示设备;在机体外壳上、在触摸显示设备上方,固定有图像采集设备;在机体外壳上、在触摸显示设备的下方,固定有身份证读卡设备和图形码识别采集设备;在机体外壳背面设有输入输出接口、计算控制模块和散热模块;散热模块通过螺钉固定在机体外壳上;电源模块分别与图像采集设备、触摸显示设备、身份证读卡设备、图形码识别采集设备、计算控制模块相连;计算控制模块通过输入输出接口分别与图像采集设备、触摸显示设备、身份证读卡设备和图形码识别采集设备连接。本实用新型采用触摸交互方式与装置进行交互控制,加快了交互效率的同时提高了用户对设备的体验感。