阜新老工业基地振兴的人才需求：BP网络与集值迭代法分析

本文主要探讨了基于BP网络的阜新老工业基地振兴策略中的关键问题——人才需求分类。作者姜金秋，作为辽宁工程技术大学理学院应用数学系的研究者，通过对辽宁阜新这个历史悠久的老工业基地进行实地调查，深入理解了该地区在经济转型过程中的独特挑战。阜新作为国有企业的聚集地，面临着历史负担重和行业特性制约等难题，这使得人才的需求和结构变得尤为重要。 文章首先介绍了党的十六大提出的政策背景，明确了支持东北老工业基地振兴的战略目标。阜新作为其中的重要基地，迫切需要有针对性的人才来推动改革和发展。作者通过集值迭代法这一决策支持工具，确定了八个核心的评价指标，这些指标包括但不限于专业技能、创新能力、适应性、领导力等，旨在全面衡量和评估人才对于老工业基地振兴的重要性。 集值迭代法是一个多视角的权重分配方法，通过邀请专家对多个指标进行打分，然后根据专家的权重赋予每个指标以相对的重要性。这种方法确保了评价体系的客观性和代表性，为人才需求的精确分类提供了科学依据。 接下来，文章引入了BP（Back Propagation，反向传播）网络，这是一种广泛应用在人工智能领域的神经网络模型，尤其适合处理非线性问题和复杂的关系预测。BP网络在此被用来建立人才需求评价分类模型，通过训练数据对人才需求的各类别进行分类，以便企业能更有效地筛选和培养适合的员工，同时也为个人职业规划提供参考。 本文的核心内容围绕着如何利用BP网络技术对阜新老工业基地的人才需求进行科学分类，以解决企业在人才选拔和人才培养方面的实际问题。这一研究不仅有助于优化老工业基地的人才配置，也有利于推动整个地区的产业升级和可持续发展。