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题名基于人工神经网络的高校教师多维业绩考核系统设计
被引量：4
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作者
张瑾
王海艳
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机构
吉林农业大学
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出处
《现代电子技术》
2021年第16期85-89,共5页
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基金
吉林省自然科学基金项目(20180101041JC)
吉林省社会科学基金项目(2019B111)。
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文摘
现有系统存在工作量较大、考核标准不全面等问题,导致高校教师业绩考核精度较差。因此,文中提出一种基于人工神经网络的高校教师多维业绩考核系统设计。设计系统沿用现有系统硬件设备,软件模块从多维角度选取考核指标,构建教师多维业绩考核指标体系;通过专家咨询与层次分析法确定教师多维业绩考核指标权重;采用人工神经网络搭建模块,构建教师多维业绩考核模型;设计以规定数据形式存储的教师业绩考核数据,实现数据库模块功能。最后,通过软件模块设计,实现高校教师多维业绩考核系统的运行。实验结果显示:与实际数值相比较,文中系统对高校教师多维业绩考核结果的误差在6%以内,满足高校教师业绩考核精度需求。
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关键词
高校教师业绩
多维业绩考核
人工神经网络
考核指标
考核模型
数据存储
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Keywords
university teacher performance
multi⁃dimension performance evaluation
artificial neural network
performance appraisal indicator
assessment model
data storage
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分类号
TN919-34
[电子电信—通信与信息系统]
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名基于MADM和ID3的高校教师科研业绩量化评估
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作者
黄月涓
郭剑毅
刘耕砚
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机构
昆明理工大学信息工程与自动化学院
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出处
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2008年第18期4872-4874,4884,共4页
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基金
云南省信息技术基金项目(2002IT03)
昆明理工大学校立基金项目(2006-93)
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文摘
高校科研数据库中已存贮了教师大量的科研成果数据,如何有效、快速地从海量数据中挖掘教师科研业绩,公平、合理地评价其科研能力,并做出相应的决策,已成为高校决策者十分关注的问题。在此,提出结合MADM(多属性决策)与数据挖掘的决策树ID3算法建立数据挖掘模型,以高校教师科研业绩为对象,科学地进行量化评估,从而为决策者的管理工作提供更加客观的信息。
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关键词
多属性决策
决策树
数据挖掘模型
高校教师科研业绩
量化评估
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Keywords
multiple attribute decision making
decision tree
data mining model
university teacher＇s research achievement
quantifying evaluation
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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