基于最小错误率贝叶斯决策的企业员工招聘决策

本在[1]和[2]研究基础上，利用[1]、[2]中的分析模型和综合评价模型所得的结果。以及这两个结果正相关性。依据某大型国有企管理初级岗位3000多人的测试结果。采用最小错误率贝叶斯决策。构建了企业管理岗位初级人员招聘模型。此模型为企业根据企业化和价值观等来招聘符合企业要求的员工提供了一种方法。     

无解的模糊关系方程的最优近似解

对无解的模糊关系方程给出了最优近似解的定义,证明了最优近似解的存在性,给出了求最优近似解的算法     

人力资源绩效考核中的分析模型与意义

在大型企业对人力资源绩效考核时，被考核人员众多，如何更快，更好，更准确地做出评价是人事部门面临的一个重大问题。本利用人事考核中的原始信息，建立了两个模糊数学模型，不仅能用计算机处理得到考核等级，而且产出更有意义的分析结果，为领导，人事部门预测，决策提供重要依据。     

多指标决策的层次分析与模糊分析相结合的综合评价法

心理测评中各项指标均带有模糊性,并且由于指标多,问题复杂,用这些指标来分析、评价人的素质、潜力等,基本上还是依赖专家逐个分析,得出评价结果。文章通过层次分析法来体现专家思维中的偏好信息,由贴近度来量度个体测试数据与理想区域的综合接近程度,并通过两者结合给出优劣排序,为专家决策提供一个综合的带有偏好信息的评价结果