【技术实现步骤摘要】
本专利技术设计人员数据管理，具体涉及一种基于贝叶斯网络的职称晋升因果分析方法、装置、计算设备及存储介质。
技术介绍
1、科技人才的职称晋升问题对推进科技人才的职业成长、促进科技人才学术研究工作、提升科技人才队伍的质量和竞争力等具有重要意义。
2、目前针对院校科技人才职称晋升的研究主要存在两方面问题，一是职称晋升受到多方面影响，而当前研究多是人为零散地选定某些职称晋升的影响因素进行探讨，缺乏对影响因素进行合理筛选的过程；二是职称晋升在受到各因素影响的同时，各因素之间也存在相互影响，而当前研究未对职称晋升影响因素及因素间因果关系进行研究。
技术实现思路
1、为了提高职称晋升影响因素分析的全面性和关联性，本专利技术提出了一种基于贝叶斯网络的职称晋升因果分析方法、装置、计算设备及存储介质，通过在人员基本信息和成果信息中筛选出对晋升参评成功存在显著影响的因素；而后对各影响因素对职称晋升及各影响因素之间的因果关系进行你想推理和敏感性分析，实现了对职称参评成功的因果发现。
2、根...
【技术保护点】
1.一种基于贝叶斯网络的职称晋升因果分析方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于贝叶斯网络的职称晋升因果分析方法，其特征在于，所述获取人员特征，对所述人员特征预处理，得到量化特征的步骤包括：
3.根据权利要求1所述的基于贝叶斯网络的职称晋升因果分析方法，其特征在于，所述基于二元逻辑回归模型对所述量化特征进行筛选，确定职称晋升影响因素的步骤包括：
4.根据权利要求1所述的基于贝叶斯网络的职称晋升因果分析方法，其特征在于，所述基于所述职称晋升影响因素构建贝叶斯网络的步骤包括：
5.根据权利要求4所述的基于贝叶斯...
【技术特征摘要】
1.一种基于贝叶斯网络的职称晋升因果分析方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于贝叶斯网络的职称晋升因果分析方法，其特征在于，所述获取人员特征，对所述人员特征预处理，得到量化特征的步骤包括：
3.根据权利要求1所述的基于贝叶斯网络的职称晋升因果分析方法，其特征在于，所述基于二元逻辑回归模型对所述量化特征进行筛选，确定职称晋升影响因素的步骤包括：
4.根据权利要求1所述的基于贝叶斯网络的职称晋升因果分析方法，其特征在于，所述基于所述职称晋升影响因素构建贝叶斯网络的步骤包括：
5.根据权利要求4所述的基于贝叶斯网络的职称晋升因果分析方法，其特征在于，所述基于em算法对所述有向无环图的参数进行学习，计算贝叶斯网络先验概率和各节点的条件概率，构建...
【专利技术属性】
技术研发人员：傅文萱，李博，朱仁崎，张忠山，沈大勇，潘琳，王涛，毛世奥，林翔，姚锋，陈英武，陈盈果，刘晓路，吕济民，陈宇宁，何磊，杜永浩，闫俊刚，王沛，程力，潘雨，
申请(专利权)人：中国人民解放军国防科技大学，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。