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VC窗体
1  导入 样本 数据 文本格式,  通过 PB 算法 建模

2 输入 五项数据,  通过 PB 算法 判定 人是否 是 人才


 

81 80 71 55 56 0 1 0 0
前5个数对应样本数据
后4个对应为输出
较强 强, 中等, 较弱

权值:就是对应的加权数,阈值:就是对应的门限值
如:A1*c1+A2*c2+A3*c3-Y=O

A1,A2,A3为输入

 c1,c2,c3 就是对应的权值

 Y   就是对应的阈值

 O  为对应的输出

调整权值A1,A2,A3,阈值Y的值使等式基本成立

matlab说明

在sample_in.m文件里有如下代码,1:5表示5个特征,要是多加特征,
可以改数字5,对应后面的数据也要改,p是样本,t是期望输出,
p的个数和t的个数要对应,每个p和当前位置的t对应,
如p(1:5,1)=[66 66 60 62 61]/100; 对应第一个t(1:5,1)=[0 0 1 0 0];  
      %t为输出,增加样本在后面加就可以,加了p,t也要加,不然训练的时候就会出错。
 
程序 运行bp.m这个文件,点击运行就可以,会出现一个界面,
先读样本,在训练,如果训练不收敛,在点击训练一次。最后输入数据就可以预测了
                                                              

 本课题研制一种基于人工神经网络的企事业人才智能测评系统。本系统从不同角度、方向,对一个人的智商、基础能力、人格、行为、内在的需求与倾向及领导管理方式等诸多方面进行综合分析、评估,测验分析报告内容切合企业对员工素质了解的要求。
本课题有待解决的首先是熟悉人工神经网络系统及B-P算法,因为本课题的核心就是采用人工神经网络B-P算法;另外,还需搜集大量的样本,提取可能影响企事业人才的因素,然后再确定影响企事业人才的因素中的最关键因素;采集大量样本,经过对样本的大量训练,使网络模型稳定,最后完成企事业人才智能测评系统的开发。

关键词:BP神经网络,学习算法,人才测评
 

目  录
引  言 1
第一章  开发背景 1
1.1问题的提出 1
1.2应用背景 3
1.3主要内容与待解决的问题 3
第二章  系统分析 4
2.1设计方法与实施方案 4
2.1.1 资料收集和影响企事业人才状况的关键因素的提取 4
2.1.2系统界面的设计 5
2.2系统总体设计 5
2.4研究背景 11
2.4.1人工神经网络技术的研究 11
2.4.2 BP神经网络在学习中遇到的困难 12
2.4系统开发目标 13
2.5开发环境简介 13
2.5.1系统运行环境配置 13
第三章  总体设计 14
3.1系统概念设计 14
3.1.1系统设计思想 14
3.1.2系统架构选择 14
3.2系统结构设计 15
3.2.1 训练数据模块, 15
3.2.2参数设置模块 16
3.2.3权阈值模块 17
第四章  BP神经网络分析 19
4.1 BP网络的性能分析 19
4.2人工神经网络 20
4.2.1人工神经网络模型 21
4.2.2人工神经网络的特点 21
4.2.3人工神经网络的主要研究方向 22
4.3神经网络算法的研究与改进 22
4.3.1理论基础 22
4.4系统功能介绍 25
4.3.1界面截图及其功能说明 25
第五章  软件系统测试 33
5.1软件系统测试的流程 33
5.2单元测试 33
5.3集成测试 33
5.4确认测试 34
5.5系统测试 34
谢  辞 35
参考文献 36
 3.1.1系统设计思想
本系统用户通过BP神经网络算法实现对人才的领导管理方式,身体运动能力,智商,领导管理方式,人际沟通能力,进行预测人才能力的强弱差。
1、先进性与实用性
本系统采用了BP神经网络,对人才的领导管理方式,身体运动能力,智商,领导管理方式,人际沟通能力样板数据进行训练,构造权阈值。
2、安全性与灵活性
可以直接针对算法生成的权阈值,直接导入预测数据,生成预测值,不会因为样本数据的错误,而导致预测不很准确。
3、界面友好、操作简单
充分从用户角度考虑问题,使得界面符合人员的习惯,设计时重点考虑了界面的友好度,并为人员提供尽可能简单的操作,实现人性化设计。
将复杂的算法运算的操作,转化成立简单的,点击操作,只需要点击导入样本数据,或是权阈值,就可以实现数据的预测效果
4,支持多样本同时预测.
可以批量同时预测多组数据,实现人才的批量筛选.
3.1.2系统架构选择
本系统通过BP神经网络算法实现对人才的领导管理方式,身体运动能力,智商,领导管理方式,人际沟通能力,进行预测人才能力的强弱差.的。
系统分为导入样本数据,参数设置,数据训练,数据预测,导入权阈值,导出权阈值等模块.
实现了人才能力预测功能.

1权值:
在数学领域呢,权一般认为是指数就行
比如两个数:100和120,通常我们求平均值时是(100+120)/2 = 110, 如果我们说第一个数的权值为1,第二个数的权值为2,那么平均数是(100*1+120*2)/(1+2)=113.3,这就是加权平均了。可见我们通常所说的平均实际是每个参与计算的数的权值都为1的平均。它的英文是weight,所以有的书上也叫权重。
计算机领域中(数据结构)
 权值就是定义的路径上面的值。可以这样理解为节点间的距离。通常指字符对应的二进制编码出现的概率。
至于霍夫曼数中的权值可以理解为:权值大表明出现概率大!
一个结点的权值实际上就是这个结点子树在整个树中所占的比例.
abcd四个叶子结点的权值为7,5,2,4. 这个7,5,2,4是根据实际情况得到的,比如说从一段文本中统计出abcd四个字母出现的次数分别为7,5,2,4. 说a结点的权值为7,意思是说a结点在系统中占有7这个份量.实际上也可以化为百分比来表示,但反而麻烦,实际上是一样的.
2阈值:
如数学中y=f(x)函数关系,自变量x值必须在函数的定义域内,因变量y=才能有确定的值。这个函数的定义域就是x的阈值。
算法生成权值阈值保存格式
W
   -2.3640    5.3113   -2.9479   -1.6794    0.5082
   -1.8794    6.2915    4.0560    4.8899   -0.4025
   36.5719   11.6849   16.9448   -8.4173   -4.8109
    4.1867    4.0215   -0.8279    0.3311   -2.8616
   -9.3650   -5.9729   -0.8729   -9.1563   -4.6354
   -3.2724   -3.6772   -4.8159   -2.3103    4.1338
V
   -5.6377   37.8217   -3.2396   -7.3157   -2.8915   -1.2634
   -0.7324  -37.3380   32.1435    0.9384   -6.0599   -1.2058
   -7.2060   43.7811  -36.3318   -5.9145   -9.8669   -2.5426
    8.0527  -44.2395  -17.3485    3.0385  -17.2607    1.6158
   -2.5185  -14.3211    0.2257   -3.5092   10.4698   -3.5333
H
   10.1377   -8.8140  -38.0120    5.4380   12.0138   -3.6497
O
  -15.9431   -0.5175    2.1930    0.3878    1.9659
权值:就是对应的加权数,阈值:就是对应的门限值
如:A1*c1+A2*c2+A3*c3-Y=O
A1,A2,A3为输入
c1,c2,c3 就是对应的权值
Y   就是对应的阈值
O  为对应的输出
调整权值A1,A2,A3,阈值Y的值使等式基本成立


 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 


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