| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 选题背景 | 第10-11页 |
| 1.2 选题目的和意义 | 第11-12页 |
| 1.2.1 选题目的 | 第11页 |
| 1.2.2 选题意义 | 第11-12页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3.1 国外研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3.2 国内研究现状 | 第13-14页 |
| 1.4 研究内容与思路 | 第14-17页 |
| 1.4.1 研究内容 | 第14-16页 |
| 1.4.2 研究思路 | 第16-17页 |
| 1.5 研究方法和创新点 | 第17-18页 |
| 1.5.1 研究方法 | 第17页 |
| 1.5.2 研究创新点 | 第17-18页 |
| 第2章 相关理论与方法概述 | 第18-29页 |
| 2.1 人岗匹配理论 | 第18-21页 |
| 2.1.1 人岗匹配的内涵 | 第18-19页 |
| 2.1.2 人岗匹配的要素 | 第19-20页 |
| 2.1.3 人岗匹配过程 | 第20-21页 |
| 2.2 层次分析法 | 第21-25页 |
| 2.3 神经网络 | 第25-26页 |
| 2.4 BP神经网络 | 第26-29页 |
| 2.4.1 BP神经网络的概念 | 第26-27页 |
| 2.4.2 BP神经网络结构 | 第27页 |
| 2.4.3 BP神经网络的学习方式 | 第27-29页 |
| 第3章 基于BP神经网络的国有企业管理人员人岗匹配测评模型的构建 | 第29-49页 |
| 3.1 国有企业管理人员人岗匹配评价指标体系设计 | 第29-38页 |
| 3.1.1 人岗匹配评价指标体系的构建原则 | 第29-30页 |
| 3.1.2 国有企业管理岗位分类及工作分析 | 第30-31页 |
| 3.1.3 国有企业管理人员人岗匹配评价指标体系的构建 | 第31-38页 |
| 3.1.4 人岗匹配评分的确定 | 第38页 |
| 3.2 BP神经网络用于人岗匹配评价的可行性 | 第38-39页 |
| 3.3 BP神经网络结构确定 | 第39-42页 |
| 3.3.1 层数的确定 | 第39页 |
| 3.3.2 输入层神经元个数的确定 | 第39-40页 |
| 3.3.3 输出层神经元个数的确定 | 第40页 |
| 3.3.4 隐含层神经元个数的确定 | 第40-42页 |
| 3.4 模型样本数据标准化 | 第42页 |
| 3.5 BP网络的学习过程及步骤 | 第42-47页 |
| 3.5.1 BP神经网络的学习过程 | 第42-43页 |
| 3.5.2 BP神经网络的学习步骤 | 第43-47页 |
| 3.6 模型参数的选取 | 第47-49页 |
| 3.6.1 初始权值的选取 | 第47页 |
| 3.6.2 学习速率的选取 | 第47页 |
| 3.6.3 误差的界定 | 第47-48页 |
| 3.6.4 BP神经网络函数确定 | 第48-49页 |
| 第4章 国有企业管理人员人岗匹配实例分析 | 第49-56页 |
| 4.1 A公司简介 | 第49页 |
| 4.2 A公司人岗匹配评价指标体系的构建 | 第49-51页 |
| 4.3 基于BP神经网络的A公司人岗匹配测评模型 | 第51-56页 |
| 4.3.1 样本选取及处理 | 第51-52页 |
| 4.3.2 样本数据训练 | 第52-54页 |
| 4.3.3 样本的验证与结果的分析 | 第54-56页 |
| 第5章 结论 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-61页 |
| 附录A 指标权重专家评分表 | 第61-63页 |
| 附录B Matlab代码 | 第63-67页 |
| 在学研究成果 | 第67-68页 |
| 致谢 | 第68页 |