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基于BP神经网络的绩效评价应用研究

摘要第8-9页
Abstract第9页
1 绪论第10-16页
    1.1 研究背景第10-13页
        1.1.1 国外研究现状第11-12页
        1.1.2 国内研究现状第12-13页
        1.1.3 国内外研究总结第13页
    1.2 研究意义第13-14页
    1.3 研究目的第14页
    1.4 研究内容第14-16页
2 绩效评价(考核)与人工神经网络(ANN)的概述第16-30页
    2.1 绩效评价(考核)概述第16-18页
        2.1.1 绩效考核第16页
        2.1.2 绩效考核的作用第16-17页
        2.1.3 目前国内绩效考核中存在的问题第17-18页
        2.1.4 提高员工绩效考核应注意的事项第18页
    2.2 人工神经网络概述第18-23页
        2.2.1 生物中的神经网络第18-20页
        2.2.2 人工神经网络的基本介绍第20-23页
    2.3 BP神经网络的基本原理第23-28页
        2.3.1 基本BP算法公式第23-25页
        2.3.2 BP网络学习机理第25-26页
        2.3.3 算法的学习目的第26-28页
    2.4 BP神经网络的优势与劣势第28-29页
    2.5 本章小结第29-30页
3 利用平衡记分卡理论对绩效评价进行设计第30-35页
    3.1 平衡记分卡理论第30页
    3.2 基于平衡记分卡的绩效评价体系第30-32页
        3.2.1 财务指标维度第30-31页
        3.2.2 客户价值维度第31页
        3.2.3 内部业务流程维度第31页
        3.2.4 学习与成长维度第31-32页
    3.3 企业绩效评价指标体系设置的要求第32-33页
    3.4 企业绩效评价指标体系设置第33-34页
    3.5 本章小结第34-35页
4 构建基于BP神经网络绩效评价模型第35-40页
    4.1 销售部成员绩效评价模型的确立第35-39页
        4.1.1 BP网络层数的确定第36页
        4.1.2 各层神经元个数的确定第36-37页
        4.1.3 样本的选取第37页
        4.1.4 原本数值的选取第37-38页
        4.1.5 学习速率的确定第38页
        4.1.6 目标误差的确定第38页
        4.1.7 网络训练模式的确定第38-39页
    4.2 本章小结第39-40页
5 结合实例对基于BP神经网络的绩效评价实证分析第40-47页
    5.1 评价模型的程序实现第40-45页
        5.1.1 样本的采集与整合第40-42页
        5.1.2 在MATLAB中的程序实现第42-45页
    5.2 基于BP神经网络对成员组绩效评价实例分析第45-46页
        5.2.1 算法的应用结果第45页
        5.2.2 基于BP神经网络对成员组绩效评价的检验分析第45-46页
    5.3 本章小结第46-47页
6 结论与展望第47-49页
    6.1 结论第47页
    6.2 展望第47-49页
参考文献第49-52页
致谢第52页

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