基于PCA-FBP的绩效综合评价研究

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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。
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