【技术实现步骤摘要】
一种基于BP神经网络的项目人才管理方法
本专利技术涉及人才管理方法应用
，具体涉及一种基于BP神经网络的项目人才管理方法。
技术介绍
随着发展形势的变化，企业要想突破高精尖的技术，必须不断聚集国内外一流人才，大力引进高水平的专业技术人才，人才队伍建设是一个系统工程，我们必须不断提高人才开发与管理的科学化水平，然而我们企业目前的人才管理水平不高，尚未实现基于素质层面的人才管理，如何科学甄选和配置人才，如何开发人的素质潜能成为摆在我们面前的一大课题。因此我们有必要针对现有技术的不足而提供一种基于BP神经网络的项目人才管理方法。
技术实现思路
为了克服现有技术中的不足，本专利技术的一种基于BP神经网络的项目人才管理方法，其API安全通信的安全级别高。为了实现上述目的，本专利技术的一种基于BP神经网络的项目人才管理方法，包括如下步骤：S1,团队素质量化分析，团队素质量化分为优秀团队、良好团队、问题团队和需要重组团队四个等级；S2,神经网络模型的建立，根据BP算法建立ANN模型；
【技术保护点】
1.一种基于BP神经网络的项目人才管理方法，其特征在于，包括如下步骤：/nS1,团队素质量化分析，团队素质量化分为优秀团队、良好团队、问题团队和需要重组团队四个等级；/nS2,神经网络模型的建立，根据BP算法建立ANN模型；/nS3,神经网络样本训练，若干个团队作为标准样本，若干团队作为检验样本，取每个团队相应各影响因素的量化值，由专家判断打分，作为输入值录入，利用标准样本的输入值和输出值在神经网络模型中进行多于一万次的训练，并利用检验样本进行检验；/nS4，输入数据，并得出结果，采集影响一个团队素质评价的各因素，输入到神经网络模型中并得出团队素质水平结果。/n
【技术特征摘要】
1.一种基于BP神经网络的项目人才管理方法，其特征在于，包括如下步骤：
S1,团队素质量化分析，团队素质量化分为优秀团队、良好团队、问题团队和需要重组团队四个等级；
S2,神经网络模型的建立，根据BP算法建立ANN模型；
S3,神经网络样本训练，若干个团队作为标准样本，若干团队作为检验样本，取每个团队相应各影响因素的量化值，由专家判断打分，作为输入值录入，利用标准样本的输入值和输出值在神经网络模型中进行多于一万次的训练，并利用检验样本进行检验；
S4，输入数据，并得出结果，采集影响一个团队素质评价的各因素，输入到神经网络模型中并得出团队素质水平结果。
2.根据权利要求1所述的一种基于BP神经网络的项目人才管理方法，其特征在于：所述S1中，0.9≤优秀团队输出值＜1、0.75≤良好团队输出值＜0.9、0.6≤问题团队输出值＜0.75、0＜需要重组团队输出值＜0.6。
3.根据权利要求1所述的一种基于BP神经网络的项目人才管理方法，其特征在于：所述S2中，ANN模型输入变量包括X1管理人员结构比、X2高级人才结构比、X3高层人才结构比、X4平均年龄、X5平均学历、X6平均职称、X7人员流失率、X8人员需求平均年龄、X9人员需求平均学历、X10人员胜任能力平均水平、X11管理层平均薪酬和X12专门技术人员平均薪酬。
4.根据权利要...
【专利技术属性】
技术研发人员：乐识非，
申请(专利权)人：紫光云南京数字技术有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏;32
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