【技术实现步骤摘要】
本申请涉及智能管理领域，且更为具体的涉及一种肉牛养殖人员管理系统及其方法。
技术介绍
1、肉牛养殖人员管理系统是一种用于管理肉牛养殖场的人员和相关信息的系统。它可以帮助养殖场主或管理人员有效地组织和监控人员的工作，并提高养殖效率和管理水平。在管理的过程中往往需要进行绩效评估这一环节。绩效评估的结果对于员工和管理人员都具有重要意义。对员工而言，评估结果可以帮助他们了解自己的工作表现，发现不足之处，并有针对性地进行改进。对管理人员而言，评估结果可以帮助他们对员工进行分类管理，激励优秀员工，提供必要的培训和支持，从而提升整个肉牛养殖场的工作人员的绩效和效率。常见的绩效评估方法是管理人员对员工的表现进行评估，这种评估不仅耗费人力资源，其结果也往往带有很大的主观性。
2、因此，期待一种优化的肉牛养殖人员管理方案。
技术实现思路
1、为了解决上述技术问题，提出了本申请。本申请的实施例提供了一种肉牛养殖人员管理系统及其方法，其使用基于深度神经网络模型的人工智能技术来智能地对员工工作绩效相关数据进行特征编码与提取，以得到更为精准的用于表示员工工作绩效等级的分类标签。这样，通过构建肉牛养殖人员管理方案，来综合分析员工的工作绩效相关数据，进而基于上述分类结果来更为公平、可靠地进行员工管理。
2、根据本申请的一个方面，提供了一种肉牛养殖人员管理系统，其包括：
3、数据获取模块，用于获取员工工作绩效相关记录数据；
4、语义编码模块，用于将所述员工工作绩效相关
5、矩阵化模块，用于将所述多个绩效上下文语义特征向量进行二维排列为绩效上下文语义特征矩阵；
6、双向注意力模块，用于将所述绩效上下文语义特征矩阵通过双向注意力机制以得到分类特征矩阵；
7、优化模块，用于对所述分类特征矩阵进行基于先验的特征工程参数化以得到优化分类特征矩阵；
8、结果生成模块，用于将所述优化分类特征矩阵通过分类器以得到分类结果，所述分类结果用于表示员工工作的绩效等级。
9、在上述的肉牛养殖人员管理系统中，所述语义编码模块，包括：
10、嵌入转化单元，用于将所述员工工作绩效相关记录数据分别通过嵌入层以将所述多维度数据中各个维度数据转化为绩效嵌入向量以得到绩效嵌入向量的序列，其中，所述嵌入层使用可学习的嵌入矩阵对所述各个维度数据进行嵌入编码；
11、上下文编码单元，用于将所述绩效嵌入向量的序列输入所述基于转换器的上下文编码器以得到所述多个绩效上下文语义特征向量。
12、在上述的肉牛养殖人员管理系统中，所述上下文编码单元，包括：
13、向量构造子单元，用于将所述绩效嵌入向量的序列排列为输入向量；
14、向量转化子单元，用于将所述输入向量通过可学习嵌入矩阵分别转化为查询向量和关键向量；
15、自注意子单元，用于计算所述查询向量和所述关键向量的转置向量之间的乘积以得到自注意关联矩阵；
16、标准化子单元，用于对所述自注意关联矩阵进行标准化处理以得到标准化自注意关联矩阵；
17、关注度计算子单元，用于将所述标准化自注意关联矩阵输入softmax激活函数进行激活以得到自注意力特征矩阵；
18、注意力施加子单元，用于将所述自注意力特征矩阵与所述绩效嵌入向量的序列中各个绩效嵌入向量分别相乘得到所述多个绩效语义上下文特征向量。
19、在上述的肉牛养殖人员管理系统中，所述双向注意力模块，包括：
20、池化向量构造单元，用于将所述绩效上下文语义特征矩阵分别沿着水平方向和垂直方向进行池化以得到第一向池化向量和第二向池化向量；
21、关联编码单元，用于对所述第一向池化向量和所述第二向池化向量进行关联编码以得到双向关联矩阵；
22、权重计算单元，用于将所述双向关联矩阵输入sigmoid激活函数以得到双向关联权重矩阵；
23、权重施加单元，用于计算所述双向关联权重矩阵和所述绩效上下文语义特征矩阵之间的按位置点乘以得到所述分类特征矩阵。
24、在上述的肉牛养殖人员管理系统中，所述优化模块，用于：
25、以如下特征工程参数化公式对所述分类特征矩阵进行基于先验的特征工程参数化以得到优化分类特征矩阵；
26、其中，所述特征工程参数化公式为：
27、
28、其中，mij是所述分类特征矩阵中(i,j)位置的特征值，θ为预定权重参数，e为自然常数，log表示以2为底的对数函数值，m’ij是所述优化分类特征矩阵中(i,j)位置的特征值。
29、在上述的肉牛养殖人员管理系统中，所述结果生成模块，包括：
30、展开单元，用于将所述优化分类特征矩阵按照行向量或者列向量展开为分类特征向量；
31、全连接编码单元，用于使用所述分类器的全连接层对所述分类特征向量进行全连接编码以得到编码分类特征向量；
32、分类结果生成单元，用于将所述编码分类特征向量输入所述分类器的softmax分类函数以得到所述分类结果。
33、根据本申请的另一方面，还提供了一种肉牛养殖人员管理方法，其包括：
34、获取员工工作绩效相关记录数据；
35、将所述员工工作绩效相关记录数据通过包含嵌入层的上下文编码器以得到多个绩效上下文语义特征向量；
36、将所述多个绩效上下文语义特征向量进行二维排列为绩效上下文语义特征矩阵；
37、将所述绩效上下文语义特征矩阵通过双向注意力机制以得到分类特征矩阵；
38、对所述分类特征矩阵进行基于先验的特征工程参数化以得到优化分类特征矩阵；
39、将所述优化分类特征矩阵通过分类器以得到分类结果，所述分类结果用于表示员工工作的绩效等级。
40、与现有技术相比，本申请提供的肉牛养殖人员管理系统及其方法，使用基于深度神经网络模型的人工智能技术来智能地对员工工作绩效相关数据进行特征编码与提取，以得到更为精准的用于表示员工工作绩效等级的分类标签。这样，通过构建肉牛养殖人员管理方案，来综合分析员工的工作绩效相关数据，进而基于上述分类结果来更为公平、可靠地进行员工管理。
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1.一种肉牛养殖人员管理系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的肉牛养殖人员管理系统，其特征在于，所述语义编码模块，包括：
3.根据权利要求2所述的肉牛养殖人员管理系统，其特征在于，所述上下文编码单元，包括：
4.根据权利要求3所述的肉牛养殖人员管理系统，其特征在于，所述双向注意力模块，包括：
5.根据权利要求4所述的肉牛养殖人员管理系统，其特征在于，所述优化模块，用于：
6.根据权利要求5所述的肉牛养殖人员管理系统，其特征在于，所述结果生成模块，包括：
7.一种肉牛养殖人员管理方法，其特征在于，包括：
8.根据权利要求7所述的肉牛养殖人员管理方法，其特征在于，将所述员工工作绩效相关记录数据通过包含嵌入层的上下文编码器以得到多个绩效上下文语义特征向量，包括：
9.根据权利要求8所述的肉牛养殖人员管理方法，其特征在于，将所述绩效嵌入向量的序列输入所述基于转换器的上下文编码器以得到所述多个绩效上下文语义特征向量，包括：
10.根据权利要求9所述的肉牛养殖人员管理方法，
...【技术特征摘要】
1.一种肉牛养殖人员管理系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的肉牛养殖人员管理系统，其特征在于，所述语义编码模块，包括：
3.根据权利要求2所述的肉牛养殖人员管理系统，其特征在于，所述上下文编码单元，包括：
4.根据权利要求3所述的肉牛养殖人员管理系统，其特征在于，所述双向注意力模块，包括：
5.根据权利要求4所述的肉牛养殖人员管理系统，其特征在于，所述优化模块，用于：
6.根据权利要求5所述的肉牛养殖人员管理系统，其特征在于，所述结果生成模块，包括：
【专利技术属性】
技术研发人员：李扬，刘开明，
申请(专利权)人：吉林省牛人网络科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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