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基于广义信息熵的决策树模型及其在绩效评价中的应用

作 者: 蒋丹丹
导 师: 李法朝
学 校: 河北科技大学
专 业: 管理科学与工程
关键词: 广义Hartley度量 广义信息熵 水平重要性函数 模糊决策树 数据挖掘 绩效评价
分类号: TP18
类 型: 硕士论文
年 份: 2012年
下 载: 70次
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内容摘要


绩效评价在企业管理中起着至关重要的作用,如何有效实施绩效评价已经成为人力资源管理研究中的一个重要问题。目前,实施绩效评价的方法有很多种,例如图尺度评价法、交替排序法、配对比较法、关键事件法、行为锚定等级评价法、目标管理法、360度考评法、KPI关键指标法、平衡计分卡等等,但这些方法只能获得数据的一些表层信息,而不能较好地挖掘出数据间潜在的相关性,而以决策树模型为代表的数据挖掘方法在绩效评价中的应用恰恰有效弥补了这一不足。这其中,模糊决策树模型由于有效集成了模糊理论和决策树的优点,不仅具有很强的决策分析能力,而且能很好地处理模糊性和不确定性问题,同时作为决策树模型的扩展,越来越引起关注。本文以模糊信息的分解定理为基础,通过水平截集与水平权函数相结合策略给出了模糊集合的广义Hartley度量模式和计算公式;进而引入了模糊分割(划分)的广义信息熵概念,并将之应用到模糊决策树的扩展属性选择过程中,提出了基于广义信息熵的模糊决策树模型(简记为GFID3);然后结合天气对运动项目的选择学习系统经典案例,从生成决策树的节点数、叶子数、深度、精度等角度和层面分析了GFID3的性能;最后将GFID3应用于企业员工绩效评价案例,得到的规则知识为企业绩效管理提供了参考性依据,结果表明,GFID3具有良好的结构特征和可操作性,弥补了现行模糊决策树模型不能有效地处理不同决策意识的不足,在客户满意度评价、客户关系管理、经济效益分析、复杂系统优化、人工智能等众多领域具有广泛的应用前景。

全文目录


摘要  4-5
Abstract  5-8
第1章 绪论  8-15
  1.1 决策树模型研究概述  8-11
  1.2 绩效评价方法概述  11-13
  1.3 本课题的研究重点、研究意义及组织结构  13-15
第2章 常见决策树模型及其特征分析  15-23
  2.1 常见决策树模型  15-20
    2.1.1 ID3算法  15-16
    2.1.2 C4.5算法  16-17
    2.1.3 CART算法  17
    2.1.4 SLIQ算法  17-18
    2.1.5 SPRINT算法  18
    2.1.6 PUBLIC算法  18
    2.1.7 RainForest算法  18-19
    2.1.8 Min-Ambiguity算法  19
    2.1.9 FID3算法  19-20
  2.2 决策树模型的发展及面临的问题  20-22
    2.2.1 决策树模型的发展  20-21
    2.2.2 决策树模型研究所面临的问题  21-22
  2.3 本章小结  22-23
第3章 常见绩效评价方法及其特征分析  23-32
  3.1 常见绩效评价方法  23-30
    3.1.1 交替排序法  23
    3.1.2 配对比较法  23-24
    3.1.3 图尺度评价法  24
    3.1.4 关键事件法  24-25
    3.1.5 行为锚定量表法  25-26
    3.1.6 目标管理法  26-27
    3.1.7 360度绩效评价方法  27-28
    3.1.8 关键绩效指标  28-29
    3.1.9 平衡计分卡  29-30
  3.2 绩效评价方法的常见偏差  30-31
  3.3 本章小结  31-32
第4章 基于广义信息熵模糊决策树模型  32-46
  4.1 引言  32
  4.2 预备知识  32-34
  4.3 信息熵  34-35
  4.4 广义信息熵  35-37
  4.5 基于广义信息熵的模糊决策树模型  37-39
  4.6 广义模糊决策树模型的性能分析  39-45
  4.7 本章小结  45-46
第5章 广义模糊决策树模型在绩效评价中的应用  46-55
  5.1 引言  46
  5.2 绩效评价案例及问题分析  46-48
  5.3 数据模糊化  48-50
  5.4 基于广义模糊决策树模型的知识挖掘结果  50-54
  5.5 本章小结  54-55
结论  55-57
参考文献  57-61
攻读硕士学位期间所发表的论文  61-62
致谢  62

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 自动化基础理论 > 人工智能理论
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