模糊语言模型提升企业人才选拔的合理性
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更新于2024-09-04
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本文主要探讨了基于模糊语言的企业人才选拔标准模型,由作者韩冰和齐微针对辽宁工程技术大学理学院的研究背景撰写。在现代社会,企业越来越认识到人才是竞争优势的关键,不仅是知识和学历的体现,更是能力、素质和道德的综合考量。传统的人才选拔机制已经不能满足这种变化,模糊数学中的模糊语言理论被引入到这一领域,以弥补精确度不足的问题。
文章首先提出问题,指出当前企业在选拔人才时更倾向于关注个体的综合素质,如专业技能、思维创新能力、学习生存能力、品质与道德、团队合作能力以及承担风险的能力等多元维度。这些因素被视为评判人才的重要标准。作者强调,例如,专业技能要求员工具备扎实的知识基础并能灵活应用;辩证思维能力则是应对复杂问题和决策的基础,强调平衡和适度;学习能力在快速变化的知识经济中至关重要,它关乎个人的适应性和竞争力。
模糊语言模式在此背景下被用来构建人才选拔的标准框架。通过构建各个评价因素的隶属函数,将难以定量描述的主观评价转化为模糊形式,使得选拔过程更为客观和公正。文章详细展示了如何根据个人素质的模糊语言描述建立相应的判别模型,并指出这是一种创新的选拔模式,有助于提高选拔的合理性。
关键词部分,"竞争力"、"人才"、"模糊语言"、"隶属函数"和"模式识别"凸显了论文的核心内容,表明研究者试图通过模糊语言的工具来提升企业对人才选拔的科学性和有效性。
这篇文章提供了企业采用模糊语言模型进行人才选拔的新视角,旨在帮助企业更好地评估和挖掘潜在人才的价值,从而在激烈的市场竞争中保持优势。这种方法对于企业人力资源管理具有重要的实践意义,为企业提供了一套更具前瞻性和实用性的选拔策略。
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2020-02-18 上传
2021-04-22 上传
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2021-03-03 上传
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