模糊神经网络提升员工晋升决策系统：75%以上准确率

本文主要探讨了"基于模糊神经网络的员工晋升辅助决策系统"这一主题，发表于2006年的西南交通大学学报第41卷第2期。论文的核心目标是定量分析企业员工晋升过程中影响决策的关键因素，通过融合模糊逻辑和神经网络技术，提供一个更为精确和智能的决策支持工具。 研究者任欣欣、李强和武振业首先引入了基于实例的模糊神经网络方法，对Takagi-Sugeno模糊模型进行了改进。在原有的模型中，他们区分了输入变量，包括模糊化和非模糊化的元素，这有助于捕捉和处理晋升决策中的不确定性。通过这种方法，模型能够更好地理解和处理员工的各种特征，如工作表现、技能、经验等多维度信息。 关键的创新点在于，作者采用了扩展的pi-sigma神经网络学习算法，这种算法具备求和、求积和求极小运算节点，能够更高效地学习和提取模糊逻辑规则。这些节点使得神经网络能自适应地从企业的员工数据库中归纳出复杂的逻辑关系，从而形成一套帮助企业进行晋升决策的模糊逻辑框架。 该系统的优点在于其高准确性，经过实际算例验证，其准确率达到了75%以上，这意味着对于企业来说，该系统可以作为一项强有力的辅助工具，提高决策的科学性和有效性。论文所涉及的关键词包括人力资源管理、员工晋升、模糊逻辑、神经网络以及决策支持，这些都是现代企业管理中关注的重点领域。 这篇文章不仅贡献了一个新颖的决策支持模型，还展示了如何将模糊逻辑与神经网络相结合来解决人力资源管理中的实际问题，对于企业优化晋升制度、提升组织效能具有重要的实践价值。