| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-20页 |
| ·研究目的和意义 | 第10-12页 |
| ·研究目的 | 第10-11页 |
| ·研究意义 | 第11-12页 |
| ·国内外相关研究综述 | 第12-17页 |
| ·岗位匹配研究现状 | 第12-14页 |
| ·管制员岗位匹配研究现状 | 第14-17页 |
| ·研究内容和研究方法 | 第17-20页 |
| ·研究内容 | 第17-18页 |
| ·研究方法 | 第18-20页 |
| 第2章 湖北空管分局管制员岗位匹配概况 | 第20-28页 |
| ·湖北空管分局概况 | 第20-21页 |
| ·湖北空管分局简介 | 第20页 |
| ·湖北空管分局管组织结构 | 第20-21页 |
| ·管制员培养及人员结构 | 第21-26页 |
| ·管制员的来源及培养方式 | 第21-24页 |
| ·湖北空管分局管制员人员结构 | 第24-26页 |
| ·湖北空管分局管制员岗位匹配调查现状 | 第26-28页 |
| 第3章 管制员岗位匹配测算指标体系设计 | 第28-45页 |
| ·指标体系设计的原则与总体思路 | 第28-29页 |
| ·指标体系设计的原则 | 第28-29页 |
| ·基于KASO的指标体系设计思路 | 第29页 |
| ·管制员的工作分析 | 第29-34页 |
| ·管制员的工作描述 | 第30-32页 |
| ·管制员的岗位要求 | 第32-34页 |
| ·管制员岗位匹配测算指标体系的构建 | 第34-45页 |
| ·管制员岗位匹配的主要影响因素 | 第34-35页 |
| ·管制员岗位匹配测算的初步指标体系 | 第35-37页 |
| ·管制员岗位匹配测算初步指标体系的验证与优化 | 第37-40页 |
| ·管制员岗位匹配测算指标的评价方法 | 第40-45页 |
| 第4章 基于BP神经网络的管制员的岗位匹配测算模型的建立 | 第45-55页 |
| ·神经网络的理论概述 | 第45-50页 |
| ·人工神经网络的概念 | 第45-46页 |
| ·BP神经网络的基本模型 | 第46-47页 |
| ·BP神经网络的学习算法 | 第47-50页 |
| ·管制员岗位匹配测算模型的建立 | 第50-55页 |
| ·BP神经网络模型建立的思路 | 第50页 |
| ·BP神经网络模型的构造 | 第50-54页 |
| ·网络学习参数的选取 | 第54-55页 |
| 第5章 湖北空管分局管制员岗位匹配实例测算 | 第55-66页 |
| ·样本数据的选取 | 第55-57页 |
| ·BP神经网络的评价 | 第57-62页 |
| ·评价思路与步骤 | 第57-58页 |
| ·评价参数的设定 | 第58-59页 |
| ·网络模型的训练 | 第59-61页 |
| ·模型的检测结果 | 第61-62页 |
| ·管制员岗位匹配案例的评价 | 第62-66页 |
| ·案例概况 | 第62页 |
| ·模糊综合评价 | 第62-66页 |
| 第6章 总结与展望 | 第66-68页 |
| ·研究结果总结 | 第66-67页 |
| ·研究展望 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |
| 附录A:攻读硕士学位期间发表的论文及参与项目 | 第72-73页 |
| 附录B:管制员岗位匹配测算指标重要程度的半结构化问卷 | 第73-75页 |
| 附录C:湖北空管局管制员岗位匹配度调查 | 第75-76页 |
| 附录D:BP神经网络训练程序 | 第76-77页 |