关于马钢高层次技术技能型人才绩效考核的思考

绩效考核是人力资源管理的难点之一。对高层次技术技能型人才绩效考核涉及的认识、考核模式、基础工作等一系列问题进行了分析,提出从绩效考核走向绩效管理的对策。     

绩效管理中360度量化评估模型的研究

绩效管理是企业人力资源管理的重要环节和核心内容,客观、公正、准确地对员工的绩效做出评价,是目前人力资源管理绩效管理中的一个重要问题.着重360度反馈评估方法的讨论,并针对现代化企业绩效管理中绩效考核结果,结合360度评估的理论和量化评估的思想,引入定量化的手段,建立360度量化评估模型,对绩效考核结果进行量化处理.     

模糊数据挖掘技术及其在员工绩效考核中的应用

随着人力资源研究的深入,从数据库中挖掘有用的信息和有帮助的知识,已经成为一个重要的研究领域.本文使用了模糊数据挖掘算法对企业员工绩效考核,掌握了企业员工的构成,对新员工绩效进行预测.     

绩效考核在岗薪工资制中的应用

通过对芜湖发电厂首次实施岗薪工资常态考核管理 ,以绩效考核成绩来作为调整岗薪工资的措施介绍 ,总结出运用科学的考核标准和方法 ,对职工的工作绩效进行定期考评的办法 ,并对绩效考核的意义及应用进行了分析。     

360度绩效考核方法在高职院校人事考核中的应用简论

360度绩效考核方法是来自于企业管理领域的一种较为先进的绩效考核管理方法(工具).将这种先进的绩效考核方法引入高职人事考核,不仅有利于改善高职传统人事考核方式片面、模糊、失真的弊端,还能针对高职人事考核特点,分类分层进行相应的人事考核,充分了解被考核者的各种相关信息,激发教职工的工作积极性,提高组织管理绩效.     

高校绩效考核指标体系构建研究

如何建立一套科学合理、行之有效的绩效考核指标体系一直是高校绩效考核的重点和难点。文章通过对高校岗位职责的分析和界定，运用“鱼骨图”分析法从关键绩效指标和岗位绩效指标两个方面入手来搭建整个高校绩效考核指标体系，为高校绩效考核的有效展开奠定了基础。     

企业新员工工作倦怠成因及干预对策

在企业中,新员工出现工作倦怠现象越来越严重,给个人和企业都带来了诸多负面影响.从人力资源管理角度,结合新员工特点,从岗位分析、招聘、培训、绩效考核、职业生涯规划等方面分析企业新员工工作倦怠的成因,并提出相应的干预措施:做好岗位分析工作,完善任职资格管理;杜绝招聘环节的虚假信息;建立多样化的新员工入职培训体系;建立科学公平的绩效考核体系,畅通绩效沟通渠道;及时帮助新员工进行职业生涯规划等.     

转型高校绩效工资改革刍议

在从教学型向教学科研型大学转变的过程中,建立公平完善的绩效考核评价体系,实施绩效工资改革,对进一步调动高校老师的积极性和创造性,提升办学水平,实现创新发展具有重要意义。针对转型高校的特点对其绩效工资改革进行了探讨,合并了目的性、导向性、简洁和动态相结合的基本原则。同时对如何实行绩效工资提出了一系列设想,并进行了分析与论证。     

绩效考核在岗薪工资制中的应用

通过对芜湖发电厂首次实施岗薪工资常态考核管理，以绩效考核成绩来作为调整岗薪工资的措施介绍，总结出运用科学的考核标准和方法，对职工的工作绩效进行定期考评的办法，并对绩效考核的意义及应用进行了分析。     

绩效管理作用及绩效考核体系研究

绩效管理是员工与其主管共同协商、制定、评价工作目标的过程，它强调过程管理，注重管理过程中绩效计划的制定、员工之间的持续沟通、绩效考核、薪酬管理、人事决策与调整等各个阶段。而绩效考核只是绩效管理中的一个重要环节。该文从绩效考核入手，探讨如何进行更为有效的绩效管理，以提高人力资源管理的水平，促进企业的发展。     

基于多层次灰色关联分析的图像融合效果评价方法

提出了一种基于多层次灰色关联分析的图像融合效果综合评价方法。通过引入灰色关联分析概念,结合先验知识和量化评价,实现了对各个融合图像效果优劣的综合评价,评价结果易于定量表示,更为精确、客观,不仅可以从整体上进行综合评价,还可以从某个侧面进行特殊性需要的评价,兼顾了实际评价工作中的通用性和特殊性要求。实验结果表明,该评价方法具有较好的实时性和简洁性,对于实现具有反馈的图像融合过程、进一步丰富和完善图像融合理论框架具有启发意义和实用价值。     

异源共光学系统多分辨率图像的融合

在激光照射性能监测系统中,考虑到对成像激光光谱特性、命中率测量精度的要求,为保证图像的探测动态范围,提高光斑命中精度的测量准确度,使用可见光传感器和红外传感器获得图像。采用加权平均法、PCA变换法、金字塔小波变换法,对共光路光学成像系统的多分辨率图像进行融合,通过融合性能评价指标对以上融合方法进行比较。实验结果表明：基于金字塔小波变换的图像融合方法具有更为理想的图像融合效果,可以提供更多、更有效的信息,提高了图像的分辨效果,能更好的识别光斑。     

基于模糊数的机械设备性能评估的研究

根据模糊数适于量化模糊信息的特点,运用模糊集理论,建立了一种基于模糊数的模糊综合评估方法.通过计算被评估机械设备性能的模糊数,将问题转化为模糊数的排序,并给出了采用该方法对机械设备性能评估的模型及实现步骤.该方法能对机械设备性能参数进行合理的量化处理,较好地解决了机械设备性能评估问题,通过计算实例验证了方法的正确性和实用性.     

基于检测器性能实时评估的欺骗检测融合算法

随着GPS欺骗生成技术的发展,欺骗信号可以在某一些属性上与真实信号保持一致,如到达角、多普勒频移等,此时单独使用某一种欺骗干扰检测方法,将无法有效地对欺骗信号进行检测,而如果采用直接将多种欺骗检测器结果相或的方法,则检测性能将会随着某一种检测器性能下降而下降.针对不同欺骗干扰场景下,检测器检测性能实时变化且先验信息缺失的情况,本文提出性能实时评估的欺骗检测融合算法.该方法通过建立性能误差评价准则,对融合后的检测性能与单个检测器性能进行实时比较,如果发现某一个检测器性能误差超过门限,则在融合过程中剔除该检测器,从而可以保证当一种检测器失效不会影响融合后的整体性能,该方法可以适用于任意数量,任意种类的欺骗检测方法融合,本文针对相位差和载波多普勒方差两种具体的检测方法,给出了工程实现方法.最后通过仿真结果表明,性能实时评估的欺骗检测融合算法与单独检测算法以及传统融合算法相比,具有更高的检测性能和更广的适应能力.     

小子样条件下基于指数退化轨道的性能可靠性评定

结合航空航天领域高可靠、长寿命产品试验小子样的特点,运用性能退化可靠性理论与Bayes方法,对系统可靠性的统计推断方法进行了研究。首先对基于Bayes方法的性能退化轨道参数的计算模型进行研究,然后结合随机变量函数的分布计算,推导出系统可靠性后验估计和置信下限估计的计算公式;在理论推导的基础上,结合工程实例说明该方法的有效性。     

改进的基于Curvelet变换的遥感图像融合方法

为了提高图像的视觉效果,提出了一种改进的基于Curvelet变换的图像融合方法.首先对全色图像进行增强,使图像的细节信息得到加强,再采用Curvelet变换与IHS变换结合的方法对增强后的图像进行融合。该算法既有效的保留了空间信息又抑制了光谱扭曲.结果表明,和常用的小波融合算法相比,笔者提出的融合方法在光谱信息的保持与空间细节信息的增强两个方面的综合性能得到提高,具有更好的效果.     

基于区域能量的NSST域偏振图像融合算法

针对传统的偏振图像融合方法存在图像细节丢失、边缘模糊、对比度下降等不足,提出了一种基于区域能量的非下采样剪切波变换域(NSST)偏振图像融合方法。首先,利用NSST对源图像进行分解,获取源图像的低频子带系数和高频子带系数;然后,对分解得到的低频系数基于区域能量加权融合,对高频系数先基于区域能量取大融合,再应用引导滤波进行细节增强;最后,通过NSST逆变换得到融合图像。实验结果表明,融合后的偏振图像能够较好地保留细节信息,同时使边缘更加清晰,图像标准差、平均梯度、信息熵、对比度、空间频率相对传统方法均有不同程度的提高,具有更好的视觉效果。     

基于主成分分析法和核主成分分析法的机器人全域性能综合评价

在机器人运动学和动力学性能评价中,表示机器人运动学和动力学性能的指标众多,全域性能指标是其中一项重要的评价指标,而全域性能指标又包括:线速度全域性能指标、角速度全域性能指标等指标.不同指标间往往存在不同程度的相关性,其中有些相关性非常显著,这使它们提供的信息有可能发生重叠.引入统计学原理,依据线性降维与非线性降维原则,应用主成分分析法(principal component analysis,PCA)和核主成分分析法(kernel principal component analysis,KPCA)对不同尺度的PUMA560机器人的全域性能进行综合评价,从而选择综合全域性能最优的机器人.计算结果表明:KPCA方法较PCA方法有更好的降维效果,能够更有效地处理多个单一性指标间的非线性关系,提供更多的综合全域性能评价信息,可为建立机器人综合全域性能与其尺度之间的数值计算关系,为基于综合全域性能指标最佳尺度选取的研究提供科学的参考依据.     

基于无线传感器网络的水环境监测信息融合研究

将无线传感器网络技术引入水环境监测系统中,并通过研究和解决相关理论方法与技术有效提高水环境监测系统的整体效能。本文主要研究基于无线网络的水环境监测信息融合处理系统结构模型,并提出有效的多源信息融合方法、多传感器管理及协调控制策略。     

基于回归模型的Spark任务性能分析方法

为解决Spark任务运行过程中的性能评估与改进问题,本文提出一种基于启发式算法和支持向量机回归模型的Spark性能评价与分析方法.本文首先提出一种启发式性能评价算法,该方法采用Ganglia收集并处理Spark任务运行时的集群资源消耗数据,根据k-means算法划分任务类型,并根据任务类型确定启发式性能评价算法的评价指标和初始权重.然后,从Spark历史服务器中收集并处理任务运行效率数据,与集群资源消耗数据一并作为Spark任务运行时的状态数据.最后,根据状态数据迭代确定启发式性能评价算法的最终权重,以此建立Spark性能评价回归模型.本文随后提出一种基于支持向量机SVM回归算法(SVR)的Spark性能分析方法.该方法对Spark配置参数与整体性能建立回归模型,然后对该回归模型进行敏感度分析,找到能够影响Spark性能的重要参数.实验结果表明,启发式性能评价算法能够量化Spark任务资源消耗和运行效率等各方面性能,比较全面地评估任务的整体性能.基于SVR的性能分析方法能够比较有效地应用于Spark任务的实际分析中,形成初步的Spark任务性能调优建议.