基于KPCA-SVM模型的企业员工绩效评价研究

论文摘要

绩效考核是企业人力资源开发管理工作中的重点和难点,绩效评估结果直接影响到企业的人事变动、薪酬调整和培训发展等人事决策,建立明确的切实可行的企业个人绩效考核模型,是做好绩效管理的关键。绩效考核理论和方法目前还在不断的创新和完善之中,学术界对如何完善绩效考核目前尚无统一的权威定论,有待更深入的探讨和研究。因此,对绩效评估模型的研究将推动人力资源开发与管理理论的全面发展,提高企业的经营管理水平。本文以绩效评估现有理论与方法为基础,应用人工智能理论,对企业个人绩效评估进行分析和研究,建立基于KPCA-SVM的个人绩效考核模型,最后通过MATLAB工具编程,对广东MD公司的某部门员工绩效考核进行了实证研究。归纳起来,本文所做的主要工作有:1.总结了绩效评估理论的发展过程,指出了进行个人绩效评估的意义。从绩效评估理论发展的角度指出了在这个领域的定量化研究与实际建模上还比较少。2.将核主成分分析（KPCA）引入到个人绩效评估指标体系的优化过程,防止在大型企业中过多的样本造成计算机内存和时间的巨大开销,达到指标的属性约简单,比传统的降维方法更能提高分析效率。3.综合考虑了经验风险和置信范围（也称VC信任）,在有限样本情况下设计泛化能力强的学习机器,结合人工智能理论提出了基于支持向量机（SVM）的个人绩效考核模型,实证研究表明该模型具有一定的可行性和合理性。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第一章 绪论
• 1.1 研究背景
• 1.2 国内外研究现状及发展趋势
• 1.2.1 国外对企业员工绩效管理的研究
• 1.2.2 国内对企业员工绩效管理的研究
• 1.3 本文研究方法与思路
• 1.4 本文的创新之处
• 第二章 企业个人绩效考核的理论基础
• 2.1 绩效基本理论
• 2.1.1 绩效的性质
• 2.1.2 绩效考核与绩效管理
• 2.2 企业员工绩效管理的作用
• 2.2.1 企业员工绩效管理的目的
• 2.2.2 企业员工绩效管理的意义
• 2.3 绩效考评的原则
• 2.4 企业员工绩效管理的过程
• 2.4.1 绩效计划
• 2.4.2 绩效实施
• 2.4.3 绩效考核
• 2.4.4 绩效反馈及应用
• 2.5 绩效管理中的定量评价方法
• 2.5.1 绝对评价法
• 2.5.2 相对评价法
• 2.5.3 描述法
• 第三章 员工绩效评价体系的规划
• 3.1 员工绩效评价指标的构建
• 3.1.1 获得评估要素的主要途径
• 3.1.2 有效评估标准的特点
• 3.2 确定绩效评估的方法
• 3.2.1 比较法
• 3.2.2 特性法
• 3.2.3 行为法
• 3.2.4 结果法
• 3.2.5 质量法
• 3.3 绩效评估方法的评价
• 3.4 岗位绩效评价体系构建思路
• 第四章 基于核主成分分析法的指标体系优化
• 4.1 主成分分析法简介
• 4.2 主成分分析法的优点
• 4.3 主成分分析法的缺点
• 4.4 核主成分分析法简介
• 4.4.1 核方法简介
• 4.4.2 基于核的主成分分析方法
• 4.5 使用 KPCA优化绩效考核指标思路
• 第五章 基于支持向量机的员工绩效考核模型
• 5.1 C-均值聚类
• 5.2 支持向量机概述
• 5.2.1 支持向量机核心思想
• 5.2.2 多类情况下的 SVM模型
• 5.3 算法描述
• 5.3.1 获得具有监督学习的训练样本
• 5.3.2 SVM作出分类
• 第六章 实例分析
• 6.1 MD集团电磁炉公司员工绩效管理现状
• 6.1.1 公司概况
• 6.1.2 岗位绩效评价标准设计
• 6.2 基于KPCA-SVM模型的个人绩效考核模型
• 6.2.1 获得具有监督学习的训练样本
• 6.2.2 用 KPCA对样本的多个指标进行降维
• 6.2.3 SVM分类
• 第七章 总结与展望
• 7.1 本文总结
• 7.2 本文存在的不足
• 7.3 研究展望
• 参考文献
• 在校期间主要研究成果
• 致谢