基于动态模糊格的数据分类方法及其在人事管理中的应用

论文摘要

随着社会的不断发展,企业也在不断的发展壮大,相对应的各个企业人事管理也变得越发复杂,如何提高人力资源的利用效率和达到企业人事组织结构的合理化成了每个企业必须考虑的核心问题。在这个核心问题中,系统能否表达动态模糊数据则是提高系统性能的关键。为了回答上述问题,笔者作了一些探索性的尝试,通过对现有人事管理中的种种状态类型的分析,将动态模糊格理论引入到人事管理系统中,利用动态模糊格的理论来对复杂的人事数据进行表示分类。其具体表现为:⑴提出了利用动态模糊格的数据分类理论指导现代人事管理,优化了人事管理体系。⑵扩展了动态模糊格的应用范围,使理论实现了到实践的转化。⑶提出并设计了基于动态模糊格理论的人事系统结构模型。尽管如此,本文的工作还很基础,今后还有许多工作需做进一步研究,如动态模糊格在多维数据划分的规则、原理及应用前景等。

论文目录

• 中文摘要
• ABSTRACT
• 第一章 引言
• 1.1 课题背景
• 1.2 国内外目前存在的数据分类方法
• 1.3 当前数据分类方法存在的缺陷
• 1.4 运用动态模糊格数据分类的意义
• 1.5 论文内容安排
• 第二章 相关理论
• 2.1 动态模糊集理论概述
• 2.2 动态模糊集基本定义
• 2.3 动态模糊格定义
• 2.4 本章小结
• 第三章 基于动态模糊格（DFT）的数据分类方法
• 3.1 概述
• 3.2 动态模糊数据数值化处理过程
• 3.3 动态模糊化数据表示的意义
• 3.4 动态模糊格性质分析
• 3.5 动态模糊决策树的分类属性选择度量 Gini 指标算法
• 3.6 动态模糊格的数据分类实例
• 3.7 本章小结
• 第四章 DFT 数据分类方法在人事管理系统中的应用
• 4.1 人事管理系统中人事数据动态模糊表示的必要性
• 4.1.1 人事管理系统现状
• 4.1.2 人事管理系统存在的弊端
• 4.1.3 人事管理系统的动态模糊数据表示意义
• 4.2 动态模糊格数据分类
• 4.3 基于动态模糊格数据分类在人事管理中的作用
• 4.4 动态模糊格数据分类在人事流动管理中的应用实例
• 4.4.1 人事管理数据库的构造
• 4.4.2 人事管理数据库数据的预处理
• 4.4.3 人事数据的动态模糊化
• 4.4.4 基于动态模糊格的数据分类
• 4.5 动态模糊格在人事绩效管理中的应用实例
• 4.6 可伸缩性与决策树归纳
• 4.7 本章小结
• 第五章 基于动态模糊格数据分类方法的人事管理系统的设计与实现
• 5.1 概述
• 5.2 基于DFTDC 在人事系统中的模式结构探索
• 5.2.1 软件需求分析
• 5.2.2 B/S、C/S 相结合的人事管理软件体系结构
• 5.3 基于B/S、C/S 模式的动态模糊人事管理系统构架
• 5.4 人事管理系统的实现方法及技术处理
• 5.4.1 系统的软件环境
• 5.4.2 人事管理系统主界面
• 5.4.3 基于动态模糊格的人事管理系统的主要数据表结构
• 5.4.4 人事管理系统的数据库逻辑结构设计
• 5.4.5 人事管理系统的窗体设置
• 5.5 基于动态模糊格的人事管理系统的数据处理技术
• 5.5.1 数据模型的选择
• 5.5.2 动态模糊数据库数据获取
• 5.5.3 基于BI 技术的数据分类
• 5.5.4 动态模糊数据库语言
• 5.6 动态模糊格数据分类器应用实例
• 5.7 本章小结
• 第六章 结论与展望
• 参考文献
• 攻读学位期间公开发表论文
• 致谢
• 详细摘要