基于直觉模糊信息的高校图书馆读者满意度综合测评

把高校图书馆读者满意度问卷调查的评价形式简单为在"满意"与"不满意"二者之一中选择, 利用直觉模糊集作为信息栽体进行量化处理,从"满意"得票数中得出读者的"满意度"信息,从"不满意"得票数中得出读者的"抱怨度"信息,把未表态(包括空白和没有回收的)调查信息以及其他有残缺信息的得票全部归并到直觉模糊集的"犹豫度"信息中,从而解决了以往问卷调查中丢失未表态和残缺信息的问题.进而从发出与回收的问卷调查信息中汇总出直觉模糊评价信息,并利用直觉模糊集算子有效地集结出直觉模糊测评值,使得测评结果信息量更大、更加科学合理.并通过广东省某高校图书馆读者满意度的测评实例来说明该方法的有效性和实用性.     

高校图书馆网站的直觉模糊综合评价

把高校图书馆网站质量问卷调查的评价形式简单为在"满意"与"不满意"二者之一选择.利用直觉模糊集作为工具.把问卷调查的结果进行量化和汇总,从"满意"和"不满意"的得票数中汇总出直觉模糊评价信息.把一些残缺信息归并到直觉模糊集的犹豫度中.利用直觉模糊集间的相似度和TOPSIS方法,有效地集结出直觉模糊测评值.并通过广东省某一高校图书馆网站质量的测评实例.来说明该方法的有效性和实用性.     

企业人员招聘中存在的问题及对策

随着市场竞争的加剧,人力资源已逐渐成为企业获取竞争优势的主要来源,而招聘工作是企业人力资源管理活动的一个基础性环节,它是企业人力资源获取高素质人才的主要途径,招聘工作的好坏关系到企业的生存和发展.本文针对企业在招聘环节中存在的一系列问题,如:招聘中雇员隐私问题的存在、面试过于结构化、未对招聘岗位进行职位分析等,分析其原因并提出了相应的对策,为企业在日后的招聘活动提供借鉴,以招聘到符合企业要求的人才,支撑企业在日益竞争激烈的环境中长期生存和发展.     

京津冀地区信息资源管理学科人才需求分析

[目的/意义]调研京津冀地区信息资源管理(Information Resources Management, IRM)学科人才需求现状，以期为毕业生提供就业方向指导。[方法/过程]在文献梳理的基础上，结合网络爬虫和人工筛选的方式获取招聘信息，并使用自然语言处理、社会网络分析等方法，分析招聘单位性质、地区分布、学历和工作经验需求、岗位类型以及人才技能需求的特点。[结果/结论]招聘单位主要为私企，单位所在地以北京地区居多；学历需求以本科为主，短期工作经验的需求较多，且招聘单位对学历较高者可降低其工作经验要求；招聘单位对IRM人才的技能需求主要为基本技能和专业技能，且IRM技能的适用性较广。在研究分析的基础上，尝试提出面向需求的IRM学科人才培养路径。     

基于直觉模糊相似度的逼近理想解排序方法及其应用

直觉模糊集在处理模糊性、犹豫模糊性等不确定性方面比传统模糊集更灵活和实用,是模糊集的进一步推广。相似度是刻画两个(直觉)模糊集相似程度的工具,在直觉模糊多属性决策中有重要应用,但通过对现有文献中所采用的相似度方法进行分析,发现在某些情形下反映的相似度与实际相似度不符,为此给出一种新的相似度计算公式,据此提出基于直觉模糊相似度的逼近理想点排序(TOPSIS)法,并将其应用到多属性决策问题中,最后通过实例说明其合理性和有效性。     

论匿名招聘与应聘在公务员招考过程中的应用

公务员招聘是政府获得人才的重要途径,招聘是否公平合理,直接关系到公务员考试的信誉与政府获得的人才质量.匿名招聘与应聘根据岗位性质,采用隐藏用人单位名称和应聘者信息的办法,提高了公务员招聘的公平性,有利于政府录用到更多的优秀人才,具有重要的现实意义.     

论匿名招聘与应聘在公务员招考过程中的应用

公务员招聘是政府获得人才的重要途径，招聘是否公平合理，直接关系到公务员考试的信誉与政府获得的人才质量。匿名招聘与应聘根据岗位性质，采用隐藏用人单位名称和应聘者信息的办法，提高了公务员招聘的公平性，有利于政府录用到更多的优秀人才，具有重要的现实意义。     

直觉模糊集人工鱼群搜索的人脑切片图像分解

精密的大脑切片图像的微细分解处理是进行图像特征分析的基础,传统的人工鱼群算法对图像微细区域进行分解时,融入局部信息导致图像噪声增强,难以有效提取图像的数值特征信息,分解效果不好。提出一种基于直觉模糊集的人工鱼群搜索算法,根据模糊集理论,进行直觉模糊集构造。在人工鱼群寻优搜索到的引领粒子附近自组织搜索更优特征解,利用直觉模糊集的均匀遍历特性全局搜索微细特征,不需要人为的干预,更适合处理一些模糊的和不确定的问题,适用于图像的微细分解。仿真实验得出该算法在处理含强噪声的脑切片图像时,微细分解精度很好,精度和计算复杂度等方面较传统方法有优越性。     

不完全信息下的教学质量评价研究

教师的教学质量评价是学校教学管理的重要环节和内容,在教学质量评价信息的收集过程中,一方面受评价者本身专业背景与调查时间等主客观原因所限,其所提供的教学质量评价信息极有可能出现不完整现象;另一方面在对评价信息进行集结的过程中,常选用的线性加权求和法所默认的评价因素之间相互独立的条件亦很难满足,针对上述情况,本文选用直觉模糊集的方法对教学质量进行评价,算例表明依据直觉模糊集的相关理论对教学质量进行评价,在保证了较强的实用性的同时,能处理评价信息不完整的情况,最大限度利用已有评价信息,使测评结果更加全面、科学、合理。     

不完全信息下的教学质量评价研究

教师的教学质量评价是学校教学管理的重要环节和内容,在教学质量评价信息的收集过程中,一方面受评价者本身专业背景与调查时间等主客观原因所限,其所提供的教学质量评价信息极有可能出现不完整现象;另一方面在对评价信息进行集结的过程中,常选用的线性加权求和法所默认的评价因素之间相互独立的条件亦很难满足,针对上述情况,本文选用直觉模糊集的方法对教学质量进行评价,算例表明依据直觉模糊集的相关理论对教学质量进行评价,在保证了较强的实用性的同时,能处理评价信息不完整的情况,最大限度利用已有评价信息,使测评结果更加全面、科学、合理。