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航空高科技企业复合型人才能岗匹配测算研究

作 者: 张蔚琪
导 师: 谢嗣胜
学 校: 南京航空航天大学
专 业: 企业管理
关键词: 能岗匹配 复合型人才 遗传算法 广义回归神经网络
分类号: F272.92
类 型: 硕士论文
年 份: 2013年
下 载: 9次
引 用: 0次
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内容摘要


随着全球科技的快速发展及全球一体化战略的实施,我国的航空高科技企业所处的经营环境发生了巨大的变化,航空高科技企业组织的核心竞争力的提升不仅仅依赖于企业的技术实力,更重要的是取决于其所拥有的人力资源的总体实力。对人力资源的合理利用和有效配置的基础是能岗匹配,而能岗匹配的核心是使员工—岗位的匹配达到最佳状态,即员工在此岗位上能发挥最大的积极作用,挖掘其最大的潜能。本研究是基于遗传算法的航空高科技企业复合型人才能岗匹配测算研究,目的是要通过遗传算法的运用,从定性和定量角度对航空高科技企业复合型人才能岗匹配深入研究,本研究重点从以下几个部分展开讨论:首先,在文献查阅的基础上,对航空高科技企业进行实地调研,了解航空高科技企业复合型人才在能岗匹配测算指标方面存在的问题,例如测算指标难以量化,测评手段单一,测评内容不够全面等,这一部分主要是为后面对航空高科技企业复合型人才能岗匹配进行测算奠定基础。其次,重点设计了航空高科技企业复合型人才能岗匹配测算指标体系,在对航空高科技企业各部门员工岗位进行工作分析的基础上,初步构建了航空高科技企业复合型人才能岗匹配的测算指标体系。为了保证指标体系的科学性和应用性,采用问卷形式征求专家的意见和建议对指标体系进行了优化,最终选取了12个能力指标来构建模型进行实证研究。再次,以智能理论中的遗传算法构建了航空高科技企业复合型人才能岗匹配测算模型。此部分的重点是样本数据的获取,本研究的样本数据来源于航空高科技企业不同部门不同岗位的员工的问卷调查结果。最后,以航空高科技企业市场与客户服务部为实例,建立模型,通过实例来验证遗传算法用于能岗匹配测算完全可行,在解决此类问题具有一定的优势。一方面克服了在综合评价中认为确定权重的困难和随机性的影响,扩大了遗传算法的运用领域;另一方面为我国建立航空高科技企业复合型人才岗位匹配测算指标体系提供理论基础,对航空高科技企业复合型人才系统的选拔,人员队伍素质的优化提供理论依据,有利于我国航空高科技企业的运行和发展。

全文目录


摘要  4-5
ABSTRACT  5-12
第一章 绪论  12-20
  1.1 问题的提出与研究意义  12-13
    1.1.1 问题的提出  12
    1.1.2 研究意义  12-13
  1.2 国内外研究现状  13-16
    1.2.1 国外研究现状  13-14
    1.2.2 国内研究现状  14-15
    1.2.3 文献评述  15-16
  1.3 研究的主要内容及创新点  16-17
    1.3.1 研究的主要内容  16-17
    1.3.2 创新点  17
  1.4 研究方法及技术路线  17-20
    1.4.1 研究方法  17-18
    1.4.2 技术路线  18-20
第二章 能岗匹配相关理论及测算方法选择  20-30
  2.1 能岗匹配的概念及相关理论  20-21
  2.2 航空高科技企业能岗匹配概述  21-24
    2.2.1 航空高科技企业能岗匹配的特点  21-22
    2.2.2 航空高科技企业能岗匹配的原则  22-23
    2.2.3 航空高科技企业能岗匹配存在的问题  23-24
  2.3 智能理论概述  24-26
    2.3.1 人工神经网络的概念  24
    2.3.2 遗传算法的概念  24-25
    2.3.3 国内外遗传算法的研究现状  25-26
    2.3.4 基于遗传算法的评述  26
  2.4 航空高科技企业能岗匹配测算方法的选择  26-29
    2.4.1 人工神经网络与多元回归方法的比较  27-28
    2.4.2 经验法解决能岗匹配问题的局限性  28
    2.4.3 应用神经网络理论解决能岗匹配问题的优点  28-29
  2.5 本章小结  29-30
第三章 航空高科技企业复合型人才能力特点及能岗匹配模型  30-40
  3.1 复合型人才的概念  30-31
  3.2 复合型人才的能力特点  31-32
  3.3 复合型人才能岗匹配指标体系设计的原则与方法  32-34
    3.3.1 复合型人才能岗匹配指标体系设计的原则  32-33
    3.3.2 能岗匹配指标体系设计的方法  33-34
  3.4 复合型人才能岗匹配指标中的能力匹配模型  34-39
    3.4.1 能岗匹配的主要影响因素  34-35
    3.4.2 复合型人才能岗匹配测算指标体系设计  35-36
    3.4.3 能岗匹配测算指标说明  36-37
    3.4.4 能岗匹配测度模型  37
    3.4.5 能岗匹配的测度  37-38
    3.4.6 能岗匹配的测度算例  38-39
  3.5 本章小结  39-40
第四章 基于遗传算法的广义回归神经网络在能岗匹配的运用  40-45
  4.1 神经网络的运用  40-41
    4.1.1 广义回归神经网络  40
    4.1.2 人工神经网络的特点  40-41
  4.2 遗传算法对广义回归神经网络的优化  41-43
    4.2.1 问题的遗传算法表示——编码  41
    4.2.2 初始种群的产生  41-42
    4.2.3 适应度函数的构造  42
    4.2.4 选择操作  42
    4.2.5 交叉操作  42-43
    4.2.6 变异操作  43
  4.3 遗传算法—广义回归神经网络测算流程设计  43-44
  4.4 本章小结  44-45
第五章 某航空企业市场与客户服务部能岗匹配模型实例测算  45-54
  5.1 市场与客户服务部能岗匹配问题  45-46
    5.1.1 市场与客户服务部工作特征描述  45
    5.1.2 市场与客户服务部岗位要求  45-46
  5.2 基于 MATLAB的市场与客户服务部能岗匹配实际应用  46-51
    5.2.1 样本数据的选取  46-48
    5.2.2 基于 Matlab 的能岗匹配模型仿真的实现  48-50
    5.2.3 能岗匹配模型样本数据训练  50-51
  5.3 市场与客户服务部能岗匹配结果比较与分析  51-53
    5.3.1 基于 BP 神经网络的复合型人才能岗匹配评价  51-52
    5.3.2 基于遗传算法与 BP 神经网络的复合型人才能岗匹配测算的对比分析  52-53
  5.4 本章小结  53-54
第六章 总结与展望  54-56
  6.1 本文的主要研究成果  54
  6.2 研究展望  54-56
参考文献  56-59
致谢  59-60
附件 1:能岗匹配测算指标说明  60-67
附件 2:仿真代码  67-73
在学期间的研究成果及发表的学术论文  73

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