基于支持向量机的人力资源甄选方法研究

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基于支持向量机的人力资源甄选方法研究

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基于支持向量机的人力资源甄选方法研究

论文目录
摘要	第1-6页
Abstract	第6-13页
第一章绪论	第13-22页
· 选题的背景和意义	第13-14页
· 国内外相关研究概况	第14-20页
· 论文的研究思路及主要内容	第20-21页
· 论文的创新点	第21-22页
第二章人力资源甄选的理论与方法	第22-32页
· 人力资源甄选的概念及研究的基本问题	第22-24页
· 人力资源甄选的定义	第22页
· 与甄选有关的若干概念	第22-23页
· 甄选与其他人力资源管理活动的关系	第23-24页
· 人力资源甄选研究的基本问题	第24页
· 甄选的基本假定	第24-25页
· 甄选的前期准备——工作分析	第25-26页
· 甄选测量	第26-29页
· 测量的信度与效度	第26-28页
· 甄选测量工具	第28-29页
· 甄选决策	第29-32页
· 常用的甄选决策方法	第30-31页
· 现有方法的缺陷	第31-32页
第三章统计学习理论与支持向量机	第32-44页
· 统计学习理论	第32-37页
· 学习问题的表述	第32页
· 经验风险最小化原则	第32-33页
· 复杂性与推广能力	第33-34页
· Vapnik-Chervonenkis维度	第34页
· 结构风险最小化原则	第34-37页
· 支持向量机	第37-44页
· 线性可分问题	第37-40页
· 近似线性可分问题	第40-41页
· 线性不可分问题	第41页
· 核函数	第41-44页
第四章基于粗糙支持向量机的甄选模型	第44-56页
· 支持向量机方法用于甄选决策的可行性研究	第44-46页
· 甄选模型的基本框架	第46-47页
· 甄选测量模块	第47-49页
· 构建KSAs或胜任力模型	第47-49页
· 选择合适的甄选测量和绩效考核工具	第49页
· 样本学习模块	第49-55页
· 样本学习模块要解决的问题	第49-50页
· 粗糙集的属性约简	第50-52页
· 数据预处理工具	第52页
· 基于RSVM算法的学习机	第52-55页
· 甄选决策模块	第55-56页
第五章实证研究	第56-69页
· JH公司背景介绍	第56页
· 构建中层管理职位的KSAs模型	第56-57页
· 形成训练集	第57-60页
· 学习训练集样本	第60-66页
· 使用基于条件熵的粗糙集属性约简	第60-61页
· 使用LibSVM训练数据	第61-66页
· 预测绩效	第66-69页
第六章总结与展望	第69-71页
· 全文总结	第69页
· 研究展望	第69-71页
参考文献	第71-76页
附录实现条件熵约简算法的C源程序	第76-88页

本篇论文共88页，点击这进入下载页面。

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