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

doi:10.16009/j.issn.1009-5624.2026.05.057

信息记录材料 ›› 2026, Vol. 27 ›› Issue (5) : 184 -186. DOI: 10.16009/j.issn.1009-5624.2026.05.057

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

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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。