朱 健，任秋阳，卢秉亮

（1.沈阳航空职业技术学院，沈阳110034；2.沈阳飞机工业（集团）有限公司，沈阳110034；3.沈阳航空航天大学计算机学院，沈阳110136）

基于PCA－FBP的绩效综合评价研究❋

朱 健1，2，任秋阳1，2，卢秉亮3

（1.沈阳航空职业技术学院，沈阳110034；2.沈阳飞机工业（集团）有限公司，沈阳110034；3.沈阳航空航天大学计算机学院，沈阳110136）

将系统论、信息论、计算机技术、工程技术思想引入评价领域，产生了一系列新的评价方法。BP神经网络通过训练来得到被评对象的价值模型，可以有效解决非线性综合评价问题。通过合理选取评价指标，利用主成分分析降低变量的维数，提出了一种基于PCA－FBP的员工绩效评价模型，通过自组织映射网络SOM，完成了评价结果分组，提高了评价结果的客观性。实验结果表明，该方法可以较好的逼近专家评价结果，降低了神经网络模型的复杂度，提高了神经网络模型的效率。

绩效评价；主成分分析；人工神经网络；BP神经网络；聚类；模糊数学

1 引 言

绩效评价中的定量评价属于多指标多对象的综合评价，目前，通过将系统论、信息论、计算机技术、工程技术思想引入评价领域，产生了一系列新的评价方法。不同评价方法的综合和交叉也促进新方法和新思想的产生，归纳起来大致有以下几种［1－4］：将人工神经网络技术引入评价中，主要是对ANN算法进行改进，如采用累计误差的BP算法；模拟生物进化的遗传算法是通过模拟生物进化过程中的繁殖、交叉、突变三种现象，对评价问题进行解释；交互式多目标综合评价方法解决了评价中主观性与客观性结合的问题，主要有基于目标满意度的交互式评价方法和基于目标实际达到程度和目标满意度的交互式评价方法；……