Resumen

En el sistema de recursos humanos de las empresas modernas, el big data de correspondencia entre personas y puestos ocupa una posición importante e insustituible. Con la profundización de la reforma de las empresas estatales, algunas deficiencias de la correspondencia hombre-puesto big data se han vuelto prominentes. El propósito de este artículo es resolver las actuales empresas estatales. Hay una variedad de problemas con los big data en la empresa, y se encuentra un método eficaz que puede evaluar con precisión el grado de correspondencia hombre-puesto de trabajo en las empresas estatales y proporcionar una base científica para que el gestor de la asignación de talento y recursos tome decisiones más racionales. A través del modelo de big data basado en la función de base radial (RBF) de evaluación de la adecuación persona-puesto de trabajo de las empresas estatales, se evalúa científica y eficazmente el grado de adecuación de la calidad y la capacidad del personal con los requisitos pertinentes del puesto y, a continuación, se ayuda a la empresa a ajustar el personal en cualquier cambio de puesto para maximizar la eficiencia de los recursos humanos. En este trabajo, teniendo en cuenta la situación real de la empresa, se utilizan de forma exhaustiva la red neuronal RBF y el método del proceso de jerarquía analítica (AHP). En primer lugar, se utiliza el AHP para obtener la ponderación de cada índice de evaluación en el sistema de índices de correspondencia entre personas y puestos. Al mismo tiempo, la teoría de la red neuronal artificial se autoadapta. El aprendizaje es útil para resolver el problema de que el método AHP es demasiado subjetivo. Ambos aprenden de los puntos fuertes del otro y combinan sus puntos débiles de forma orgánica para aumentar la comodidad y la eficacia de la evaluación.

• Materias:Inteligencia artificial Minería de datos Algoritmos genéticos Neurofisiología Proceso de aprendizaje
• Subjects:Artificial intelligence Data mining Genetic algorithms Neurophysiology Learning processes
• Palabras claves:empresa propia, emparejamiento de big data, teoría de redes neuronales, sistema de recursos humanos, sistema de índices de emparejamiento, variedad de problemas, modelo de big data, función de base radial, evaluación de estado, proceso de jerarquía analítica
• Keywords:owned enterprise, matching big data, neural network theory, human resources system, matching index system, variety of problem, big data model, radial basis function, evaluation of state, analytic hierarchy process