Размещено на http://www.allbest.ru/

22

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение

Высшего профессионального образования

"Сибирский государственный аэрокосмический университет имени академика М.Ф. Решетнева"

Институт информатики и телекоммуникаций

Кафедра информатики и вычислительной техники

Курсовой проект

по дисциплине: Интеллектуальные системы и технологии

на тему: "Разработка экспертной системы по подбору кадров на основе нейронной сети"

Выполнил: ст-т гр. БИСЗУ 13-01

Бобков А.И.

Проверил: руководитель работы

Дамов М.В.

Красноярск, 2016

Содержание

• Введение
• 1. Описание экспертной системы по подбору кадров
• 1.1 Описание для разработки постановка задачи
• 1.2 Назначение разработки
• 1.3 Требования к надежности
• 1.4 Требования к программе
• 1.5 Требование к функциональным характеристикам
• 1.6 Требование к составу и параметрам технических средств ЭВМ
• 2. Разработка экспертной системы по подбору кадров
• 2.1 Структура входных данных
• 2.2 Руководство программиста
• 2.3 Руководство пользователя
• 2.4 Тестирование программного средства
• Заключение
• Список используемой литературы
• Приложение

Введение

Все чаще речь идет не о точечном, индивидуальном отборе, а о массовом рекрутменте, когда нужно за короткий срок подобрать множество кандидатов одновременно. И сделать это не только быстро, но и максимально эффективно (да еще и с минимальными затратами). Представьте, сколько трудностей необходимо преодолеть, чтобы реализовать такой большой проект. Речь об управлении огромным объемом информации, множеством ресурсов и каналов. Не каждой компании, кадровой службе по плечу такая задача. И не каждая система, программное обеспечение по подбору персонала справится с этим. Зачастую у кадровиков просто нет необходимого инструментария, опыта и знаний для осуществления подобного рода проектов.

Экспертная система - это система, которая объединяет возможности компьютера и знания вместе с опытом эксперта в такой форме, что может дать разумный совет или осуществить разумное решение поставленной задачи. К дополнительному свойству экспертной системы можно отнести способность пояснять ход своих рассуждений в понятной для пользователя форме.

Для этого необходимо разработать программное средство, то есть "Экспертную систему по подбору кадров с использованием нейронной сети".

Целью данной курсовой работы является изучение системы работы с кадровым учетом по отбору кандидатов на ту или иную должность.

Выгоды и преимущества автоматизации подбора сотрудников с помощью "Экспертной системы":

· Сокращение трудозатрат, связанных с вводом информации;

· Убыстрение поиска и привлечения кандидатов.

· Постоянный рост базы.

· Упрощенный учет, исключение потери данных.

подбор кадр экспертная система

· Качественная, полноценная проработка информации о требованиях на вакансию.

1. Описание экспертной системы по подбору кадров

1.1 Описание для разработки постановка задачи

Как правило, экспертные системы создаются для решения практических задач в некоторых узкоспециализированных областях, где большую роль играют знания специалистов. Экспертные системы были первыми разработками, которые смогли привлечь большое внимание к результатам исследований в области искусственного интеллекта.

Экспертные системы имеют одно большое отличие от других систем искусственного интеллекта: они не предназначены для решения каких-то универсальных задач, экспертные системы предназначены для качественного решения задач в определенной разработчиками области, в редких случаях - областях.

Основанием разработки программы является выполнение курсовой работы по дисциплине "Интеллектуальные системы и технологии" на примере "Экспертной системы по подбору персонала с использованием нейронной сети". Программа должна быть разработана для оптимизации подбора кадров.

1.2 Назначение разработки

Экспертная система предназначена для хранения и обработки сведений о подборе кадрового персонала. Программное средство "Экспертная система по подбору кадров на основе нейронной сети" может существенно упростить задачу по поиску с помощью характеристика объекта информации о самом объекте, который имеет эти характеристики. Данное программное средство разработано не только для кадрового учета она также имеет возможность применяться и в других сферах деятельности.

1.3 Требования к надежности

Надежность системы в целом зависит от надежности используемой операционной системы.

Экспертная система должна за приемлемое время найти решение, которое было бы не хуже, чем то, которое может предложить специалист в этой предметной области.

1.4 Требования к программе

Основным требованием к "Экспертной системе по подбору персонала на основе нейронной сети" является функция по подбору персонала с помощью фактора.

1.5 Требование к функциональным характеристикам

Программа должна обеспечивать возможность выполнения перечисленных ниже функций:

· Изменять характеристика объекта и сам объект;

· Добавлять/изменять, удалять характеристики объекта и сам объект;

· Сохранять/загружать базу хранения информации об объекте;

· Осуществлять обучение сети;

· Выполнение вопроса по подбору кадров.

1.6 Требование к составу и параметрам технических средств ЭВМ

В качестве компьютера должен использоваться компьютер с характеристиками, не ниже следующих:

· процессор Intel Pentium 1000 МГц;

· объем оперативной памяти - 512 Мб;

· объем HDD - 30 Гб.

В качестве операционных систем может использоваться:

· Microsoft Windows XP и выше.

2. Разработка экспертной системы по подбору кадров

2.1 Структура входных данных

Входные данные программы должны быть организованы в виде вводимого в специальную форму текста или сохранение/загрузка файла, соответствующего определенному шаблону. Данные, вводимые вручную, записываются в соответствующее поле.

Что подразумевается под словом желаемый результат? Это факт, введенный во время обучения нейронной сети "Экспертной системы".

Если мы задали значение факт, что высшее образование, и знание языков программирования. С++, Delphi, 1C: Предприятие, C# - это программист, то это значит, что единицы сигнала падают на входы, закрепленные за признаками "высшее образование" и "знание языков программирования. С++, Delphi, 1C: Предприятие, C#" и нули на остальные входы, а желаемый результат реакции будет равен 1. Если для данных свойств имеется факт, что это не наш объект - то желаемый результат реакции будет равен 0.

В программном средстве "Экспертная система по подбору персонала с помощью нейронной сети" для каждого объекта предусмотрен свой нейрон. Например, когда вы добавляете новый объект, создается новый экземпляр класса RecognizableObject, а в нем создается и экземпляр класса Neuron.

Для реализации программного средства "Экспертная система по подбору кадров на основе нейронной сети" была спроектирована нейронная сеть, которая имеет два параметра:

- характеристика объекта;

- наименование объекта.

Ниже изображено окно ввода признака (свойства) объекта.

Рисунок 1 - Ввод имени признака (свойства) объекта

Используемый класс нейросети изображен ниже:

// / Объявление класса нейрона

[Serializable]

public class Neuron

// / Входные данные нейросети

public List<double> inputs;

Ниже изображен рисунок 2, на котором видно окно ввода имени объекта при вводе и редактировании.

Рисунок 2 - Ввод имени объекта

2.2 Руководство программиста

Программа состоит из файлов следующих типов:

· ExpertSystemKadru. exs - файл базы данных экспертной системы;

· Neuron. cs - модуль нейронной сети;

· FuncTranc. cs - передаточная функция;

· ExpertSystemKadru. csproj - главный файл проекта;

После запуска файла ExpertSystem. exe на экране появится окно главного проекта.

Рисунок 3 - Окно программы "Экспертная система по подбору кадров на основе нейронной сети"

Ниже изображен рисунок 4, вопрос "Экспертной системе по подбору кадров" далее необходимо выбрать признак объекта который необходимо идентифицировать.

Рисунок 4 - Окно вопроса "Экспертная система по подбору кадров на основе нейронной сети"

Ниже изображен рисунок 5, вывод ответа на вопрос "Экспертной системе по подбору кадров" с помощью нейронной сети мы подали на вход два значения получили ответ, на определенную должность имеющий этот признак в данном случае "Специалист по подбору персонала" содержит характеристику "Высшее образование, Знание 1С: Предприятие Зарплата и кадры государственного учреждения редакция 2-3". Ответ на выходе нейронной сети подал верный сигнал.

Рисунок 5 - Окно вывода результата с помощью нейронной сети "Экспертная система по подбору кадров на основе нейронной сети"

Основная задача экспертной системы - по заданному набору признаков распознать объект.

2.3 Руководство пользователя

В ходе курсового проектирования была разработана "Экспертная система по подбору персонала на основе нейронной сети". Руководство пользователя по работе с данным программным средством представлено в таблице 1.

Таблица 1 - Действия пользователя при работе с программой.

Операция	Действия пользователя	Действие программы
Запуск программы	ExpertSystem. exe	Появится главное окно программы
Выбор раздела - Файл	Нажатие на кнопку - Загрузить	Необходимо указать файл сохраненной базы "Экспертной системы по подбору персонала"
	Нажатие на кнопку - Сохранить	Необходимо указать имя файла "Экспертной системы по подбору персонала" для сохранения базовой информации
	Нажать на кнопку - Выход	Выход из программы "Экспертной системы по подбору персонала"
Категория - Свойства	Нажать на кнопку-Добавить свойство	Добавляет в список поля свойства для объектов
	Нажатие на кнопку - Редактировать свойство	Редактирует выбранное свойство
	Нажатие на кнопку - Удалить свойство	Удаляет в том, случае если нет списка объектов, иначе запрет на удаление свойства
Категория - Объекты	Нажать на кнопку - добавить объект	Добавляет в список поля объект
	Нажать на кнопку - редактировать объект	Редактирует выбранный объект
	Нажатие на кнопку - удалить объект	Удаляет данный объект
Продолжение таблицы 1 - Действия пользователя при работе с программой.
1	2	3
Произвести обучение по сети	Нажатие на кнопку - Ввод факторов о кадрах	Выбор объекта в качестве входного параметра и создание фактора для этого объекта с выбором свойства для подбора персонала
Выполнить вопрос	Нажатие на кнопку - Выполнить вопрос	Экспертная система находит объект по совокупности признаков
О программе	Нажать кнопку - об Авторе	Высвечивается информация о разработчике

Когда пользователь выполняет (задает) вопрос Экспертной системе, выбирая нужные признаки, на соответствующие входы подаются сигналы 1, а на остальные, невыбранные - 0. При чем у каждого нейрона. Если выходной сигнал будет равен 1 - это наш объект (должность наша), если 0 то нет (не знает объект или должность). Может быть и так, что заданным признакам соответствует несколько объектов. Программа сообщит об этом, может произойти так, что и ни одного. Тогда "Экспертная система" ответит: "Я не знаю, что это за вакансия".

2.4 Тестирование программного средства

В целом "Экспертная система по подбору кадрового" работает хорошо, хотя возможны и ложные срабатывания. Выход решения с такими ложными срабатываниями заключатся в том, что бы в процессе обучения задать экспертной системе больше фактов, особенно, касающихся факта, что "Это не тот объект". Например, наряду с фактами что "Высшее образование и знание 1С - это Бухгалтер" полезно задать факты, что "стаж вождения 3 года и высшее образование - это Бухгалтер", "знание языков программирования С++, С# - это не огурец" кислый и оранжевый - это не Бухгалтер".

Рисунок 6 - Окно вывода факта "Экспертная система по подбору кадров на основе нейронной сети"

Ниже изображен рисунок 7 выполнение вопроса в "Экспертной системе".

Рисунок 7 - Окно вывода факта "Экспертная система по подбору кадров на основе нейронной сети"

Экспертная система реализована в виде отдельных форм: главная форма, формы редактирования и обучения сети, а также форма принятия решений экспертной системы. Форма принятия решений использует созданную базу знаний для поиска конкретной информации и на тот или иной объект, чтобы его отыскать.

Заключение

В результате выполнения курсовой работы были изучены основные современные принципы построения экспертных систем в различных областях, изучены структура и принципы функционирования экспертных систем, их классификация и характеристики.

Далее была проанализирована возможность построения экспертной системы для решения задачи подбора персонала, а при помощи экспертной системы на основе нейронной сети. Было реализовано развернутое техническое задание на проектирование такой системы.

В качестве программной системы реализации экспертной системы выбрана система Visual Studio Professional 2010 в качестве языка программирования C#.

Данная система выбрана как наиболее подходящая с точки зрения реализации принципов объектно-ориентированного программирования. Была создана структура классов, разработаны формы и их программные модули.

Разработанная система может быть использована в качестве системы по подбору персонала и др.

Список используемой литературы

1. Агуров П.В. C#. Сборник рецептов. 2007, 429 стр. djvu;

2. Ишкова Э.А. Самоучитель C#. Начала программирования 2013 год;

3. Уотсон Карли и др. C# 2008 Базовый курс. 2009, 1211 стр. djvu;

4. Как построить свою экспертную систему: Нейлор К. 1991 год;

5. Хайкин С. Нейронные сети: Полный курс 2006 год.

Приложение

Приложение А

ЛИСТИНГ ПРОГРАММЫ

Модуль - Neuron

using System;

using System. Collections. Generic;

namespace ExpertSystem

{

// / Объявление класса нейрона

[Serializable]

public class Neuron

{

// / Генератор случайных чисел

private static Random rnd = new Random ();

// / Входные данные нейросети

public List<double> inputs;

// / Выходной результат нейросети

public double output;

// / Весовые коэффициенты нейросети

public List<double> weights;

// / Передатчоная функция

public FuncTranc trans;

// / Коэффициент обучения нейронной сети

public double mu;

// / Конструктор по количеству весов

// /Количество весов

// /Передаточная функция

public Neuron (int a_count, FuncTranc a_trans)

{

inputs = new List<double> ();

weights = new List<double> ();

for (int i = 0; i < a_count; i++)

{

inputs. Add (0);

weights. Add (rnd. NextDouble () * 2 - 1);

}

trans = a_trans;

}

// / Рассчитать нейрон

public void compute ()

{

double res = 0;

for (int i = 0; i < weights. Count; i++)

{

res += (weights [i] * inputs [i]);

}

output = trans.compute (res);

}

// / Обучение нейрона

// / Желаемая реакция

// / Входной вектор

public void study (double t, List<double> a_inputs)

{

double y = output;

double dty = t - y;

trans. study (mu, dty);

for (int i = 0; i < weights. Count; i++)

{

weights [i] = weights [i] + mu * dty * a_inputs [i];

}

}

// / Установить входные параметры

// /

// / Список чисел

public void set_incomes (List<double> a_incomes)

{

if (a_incomes. Count! = inputs. Count) throw new Exception ("Neuron: set_incomes: Указано неверное число входных параметров!");

int cn = a_incomes. Count;

for (int i = 0; i < cn; i++)

{

inputs [i] = a_incomes [i];

}

}

}

}

Модуль - передаточной функции FuncTranc

namespace ExpertSystem

{ // / Класс констант кодов передаточной функции

public static class TransFuncConstId

{

// / Пороговое значение

public const int ThresholdId = 1;

// / Трехуровневая передаточная функция

public const int ThreeLevelsId = 2;

// / Сигмоидная передаточная функция

public const int SignFuncId = 3;

// / Линейная функция с насыщением

public const int LinearSaturationId = 4;

// / Гаусоовская передаточная функция

public const int GaussFuncId = 5;

// / Передаточная функция "Как есть"

public const int AsisId = 6;

// / Количество видов передаточных функций

public const int TransFuctionCount = 6;

}

// / Интерфейс передаточной функции

public interface FuncTranc

{

// / Проверить эквивалентность передаточной функции

// / Другой объект передаточной функции

// / true - эквивалентны, false - разные

bool is_equal (FuncTranc a_func);

// / Рассчитать передатчоную функцию

// / Передаваемое значение

// / Результат расчета

double compute (double a_income);

// / Создать самостятельную копию передаточной функции

// / Самостоятельная копия

FuncTranc clone ();

// / Идентифкационный код передаточной функции

int id {get; }

// /Проверка корректности передаточной функции

// /true - корректная, false - некорректная</returns>

bool valid (double min, double max);

// / Обучение передаточной функции

// / Коэффицент обучения

// / Разница между желаемым и реальным исходом

void study (double mu, double dty);

}}

Размещено на Allbest.ru