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基于深度学习与动态权重调整的智能绩效考核系统

张　曌，马良乾

【摘要】针对传统绩效考核数据分散、主观性强、时效滞后等问题，本研究设计一种基于深度学习的企业信息化绩效考核系统。通过构建多源异构数据融合引擎实现考核数据自动采集，采用长短期记忆网络（ＬＳＴＭ）与多层感知机（ＭＬＰ）双通道神经网络进行多维度智能评估，引入动态权重调整机制优化指标配置。实验结果表明：本文所提系统决定系数达０.９２，Ｆ１分数达０.９０１，评估周期较人工考核缩短８２.２％，有效提升了绩效管理的科学性与精准性。

【关键字】深度学习；企业信息化；绩效考核系统

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