人员素质评价是现代人力资源管理的一项重要功能。如果说人力资源管理可以获取组织竞争优势的话,人员素质评价和选拔无疑是实现人力资源管理这种功能的有效途径之一。在人力资源管理的研究和实践中,人员素质指的是那些影响员工工作绩效的自身条件和因素,它是个体完成任务、形成绩效和继续发展的前提。人员素质评价通过对被评价者的素质进行评价分析,为企业的人事配置提供科学依据,辅助企业客观有效地选用人才,为企业的人事决策提供有效参考信息,对企业进行人力资源的配置、使用及培训开发有着重要的意义。人员素质评价在不同程度上受到多种因素的影响,评价结果难以用恰当的数学解析式来描述,是一个多变量、模糊复杂的非线性过程。目前国内外常用的评价方法和技术大多存在评价结果不够客观、准确性差等问题,影响了人员素质评价方法技术在企业人力资源管理实践中的应用。自上世纪80年代以来,人工神经网络这个多学科高科技领域,吸引了众多的神经生理学家、心理学家、数理科学家、计算机与信息科学家及工程师和企业家等进行研究和应用,并在信号与图像处理、语音识别、虚拟现实、控制系统设计、系统仿真、人工智能、优化计算、企业危机管理与预警、数据挖掘、系统辨识及综合评价等领域都得到了很好的应用。本文尝试利用人工神经网络本身具有并行处理数据、良好的容错、自适应和自学习以及较好的非线性功能等特性,对企业人员素质结构进行系统的分析,构建人工神经网络模型,对企业人员素质评价方法进行改进,以减少由于测评人员主观因素造成的评价结果的偏差,期待能取得一个具有通用性、简洁性的评价企业人员素质的客观量化标准,力图在评价方法上有所创新。本文在阅读大量前人书籍和文章的基础上,主要做了以下工作:1.概述了企业人员素质评价的常用方法,整理和分析了神经网络的有关理论和相应算法,在分析企业人员素质结构和评价的传统方法的基础上,对企业人员素质评价方法进行了改进研究。2.论证了人工神经网络用于人员素质评价的可行性,介绍了用神经网络对企业人员素质评价方法改进的原理及思路,并以BP神经网络模型为基础建立了评价模型;针对人工神经网络评价模型,建立相应的企业人员素质评价的指标体系,并提供将这些指标体系进行量化的方法,使其能够作为神经网络训练数据的理想输入。3.简要说明了在本文研究过程中遇到的问题,阐述了研究的不足之处,提出了继续完善的部分设想,为接下来进行此研究的人提供参考。