Abstract Aspartofhumanresourcemanag

Abstract Aspartofhumanresourcemanagementpoliciesandpractices,constructionfirmsneedtodefine
competency requirements for project staff, and recruit the necessary team for completion of project
assignments. Traditionally, potential candidates are interviewed and the most qualified are selected.
Precise computing models, which could take various candidate competencies into consideration and then
pinpointthemostqualifiedpersonwithahighdegreeofaccuracy,wouldbebeneficial.Thispaperpresents
a fuzzy adaptive decision making model for selection of different types of competent personnel. For this
purpose, human resources are classified into four types of main personnel: Project Manager, Engineer,
Technician, and Laborer. Then the competency criteria model of each main personnel is developed.
Decision making is performed in two stages: a fuzzy Analytic Hierarchy Process (AHP) for evaluating the
competency criteria, and an Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS) for establishing competency
IF-THEN rules of the fuzzy inference system. Finally, a hybrid learning algorithm is used to train the
system. The proposed model integrates a fuzzy logic qualitative approach and neural network adaptive
capabilities to evaluate and rank construction personnel based on their competency. Results from this
system in personnel staffing show the high capability of the model in making a high quality personnel
selection.

Kết quả (Việt) 1:

Trừu tượng Aspartofhumanresourcemanagementpoliciesandpractices, constructionfirmsneedtodefineyêu cầu năng lực cho đội ngũ nhân viên dự án và tuyển dụng đội bóng cần thiết để hoàn thành dự ánbài tập. Theo truyền thống, ứng cử viên tiềm năng được phỏng vấn và đủ điều kiện nhất được lựa chọn.Mô hình tính toán chính xác, mà có thể mất nhiều năng lực ứng viên vào xem xét và sau đópinpointthemostqualifiedpersonwithahighdegreeofaccuracy, wouldbebeneficial. Thispaperpresentsmờ thích ứng quyết định mô hình để lựa chọn các loại khác nhau của các nhân viên có thẩm quyền. Đối với điều nàymục đích, nguồn nhân lực được phân loại thành bốn loại chính nhân viên: quản lý dự án, kỹ sư,Kỹ thuật viên và người lao động. Sau đó các mô hình tiêu chuẩn năng lực của mỗi nhân viên chính phát triển.Quyết định được thực hiện trong hai giai đoạn: một mờ phân tích hệ thống phân cấp quy trình (AHP) để đánh giá cáctiêu chí năng lực, và một Adaptive Neuro-Fuzzy suy luận hệ thống (ANFIS) để thiết lập khả năngSau đó nếu các quy tắc của hệ thống mờ suy luận. Cuối cùng, một thuật toán học lai được sử dụng để đào tạo cácHệ thống. Đề xuất mô hình tích hợp logic mờ cách tiếp cận về chất lượng và thích ứng mạng nơ-ronkhả năng để đánh giá và xếp hạng nhân viên xây dựng dựa trên khả năng của họ. Kết quả từ nàyHệ thống nhân viên nhân sự thấy khả năng cao của mô hình trong việc nhân sự chất lượng caolựa chọn.

Kết quả (Việt) 2:

Tóm tắt Aspartofhumanresourcemanagementpoliciesandpractices, constructionfirmsneedtodefine
yêu cầu năng lực cho cán bộ dự án, và tuyển dụng đội cần thiết để hoàn thành dự án
bài tập. Theo truyền thống, các ứng cử viên tiềm năng đang được phỏng vấn và trình độ nhất được lựa chọn.
Mô hình tính toán chính xác, mà có thể mất năng lực ứng cử viên vào xem xét và sau đó
pinpointthemostqualifiedpersonwithahighdegreeofaccuracy, wouldbebeneficial.Thispaperpresents
một quyết định thích ứng mờ làm mô hình để lựa chọn các loại khác nhau của các nhân viên có thẩm quyền. Đối với điều này
mục đích, nguồn nhân lực được phân thành bốn loại nhân chính: Quản lý Dự án, Kỹ sư,
Kỹ thuật viên, và Người lao động. Sau đó, các mô hình tiêu chuẩn năng lực của mỗi nhân viên chính là phát triển.
Việc ra quyết định được thực hiện trong hai giai đoạn: một mờ Analytic Hierarchy Process (AHP) để đánh giá
tiêu chí năng lực, và một hệ thống suy luận thích ứng Neuro-Fuzzy (ANFIS) để thành lập lực
IF- THEN quy tắc của hệ thống suy luận mờ. Cuối cùng, một thuật toán học lai được sử dụng để đào tạo các
hệ thống. Mô hình đề xuất tích hợp một cách tiếp cận định tính logic mờ và mạng nơron thích nghi
khả năng để đánh giá và nhân viên xây dựng cấp bậc dựa trên năng lực của mình. Kết quả từ này
hệ thống về biên chế nhân sự cho thấy khả năng cao của mô hình trong việc đưa ra một chất lượng cao nhân
lựa chọn.