[发明专利]一种员工技能水平多维度测评方法

说明书

本发明公开了一种员工技能水平多维度测评方法，包括，通过服务器获取员工的技能水平信息，并构建七个维度层级指标集；基于层次分析策略构建层次结构模型，并利用所述模型确定所述指标集的指标权重；根据所述指标权重并基于神经网络构建员工技能水平评价模型；利用误差能量函数迭代训练所述评价模型，并获得训练精度，直至满足精度阈值时输出技能水平评价值，完成测评；本发明通过多维度方式能够对电力系统技能员工进行全方面的测评，从不同维度和总体结果体现出技能员工的优中差，清晰明了展现员工优缺点和技能水平，同时，通过引入机器学习提升了测评准确度。

技术领域

本发明涉及计算机测评和机器学习的技术领域，尤其涉及一种员工技能水平多维度测评方法。

背景技术

目前，电力系统各专业领域员工在工作中的技能水平普遍存在“高学历，低素质”或“高职称、低能力”等与岗位能力不匹配的情况，真正的技能人才难以被发现，现有技术只能通过学历和资历来对员工的业务水平进行评定，采用这样的方式准确性太差。

发明内容

本部分的目的在于概述本发明的实施例的一些方面以及简要介绍一些较佳实施例。在本部分以及本申请的说明书摘要和发明名称中可能会做些简化或省略以避免使本部分、说明书摘要和发明名称的目的模糊，而这种简化或省略不能用于限制本发明的范围。

鉴于上述现有存在的问题，提出了本发明。

因此，本发明提供了一种员工技能水平多维度测评方法，解决了遵义供电局各专业领域员工在工作中现有岗位与能力不匹配的问题。

为解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：包括，通过服务器获取员工的技能水平信息，并构建七个维度层级指标集；基于层次分析策略构建层次结构模型，并利用所述模型确定所述指标集的指标权重；根据所述指标权重并基于神经网络构建员工技能水平评价模型；利用误差能量函数迭代训练所述评价模型，并获得训练精度，直至满足精度要求时输出技能水平评价值，完成测评。

作为本发明所述的员工技能水平多维度测评方法的一种优选方案，其中：所述指标集包括，

P_i＝{P₁，P₂，P₃，P₄，P₅，P₆，P₇}

其中，i为维度层数，P₁为专业能力维度，P₂为安全能力维度，P₃为通用能力维度，P₄为创新能力维度，P₅为资质水平维度，P₆为荣誉表彰情况维度，P₇为违章情况维度。

作为本发明所述的员工技能水平多维度测评方法的一种优选方案，其中：所述构建层次结构模型包括，目标层：

其中，μ为测评得分，n为子维度值，i为维度值，K为最大特征值，u为某一维度得分归一化后的值；指标层：测评维度；对象层：测评对象。

作为本发明所述的员工技能水平多维度测评方法的一种优选方案，其中：所述指标权重包括，

其中，为指标权重，m为指标元素，k_ii为判断矩阵。

作为本发明所述的员工技能水平多维度测评方法的一种优选方案，其中：所述员工技能水平评价模型包括，输入层：员工的所有维度指标得分；模糊层：其中，t_x为输入指标数据，c_xy为隶属函数的中心，ω_xy为所述隶属函数的宽度；推理层：输出层：