基于机器学习的电力培训满意度研究

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摘要 以前国家电网公司各地的电力培训学校采用考核指标加权的方式来考查学员对培训的满意程度,存在考核指标不统一、指标的权重值依靠个人经验来设定等问题。为此参考美国顾客满意度指数(ACSI)来建立电力培训满意度的考核指标;在所采用的神经网络BP算法中,以学员的满意度与其考试成绩之差作为后向反馈信息,使机器通过自我学习来决定各指标的权重;最后采用互联网技术将开发的标准化和能自学习的培训满意度测试系统部署到云端。通过国网电力培训学校对该系统的使用,证明了这一系统较以往更能精准地反映学员对电力培训的满意度。
机构地区 不详
出版日期 2017年04月14日(中国期刊网平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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