本发明涉及一种基于anp—fcr的人才分类系统，属于人才评价、分类软件。
背景技术：
1、劳动力就业档案是实现劳动保障工作信息一体化管理，发挥档案管理信息化的优势，以此推进劳动保障工作的关键，劳动力就业档案的管理覆盖面广、涉及数据量大，需要应用的技术手段众多。目前，劳动力就业档案通常缺乏系统、高效的数据管理模式，海量的数据管理难以产生效益。劳动力就业档案蕴含着大量关于地方人才的数据信息，如何结合先进的信息处理技术，深入挖掘出它的价值，是值得重点研究的问题。
技术实现思路
1、鉴于此，本发明的目的是提供一种基于anp—fcr的人才分类系统，可以解决背景技术提到的问题。
2、本发明的目的是通过以下技术方案实现的：
3、一种基于anp—fcr的人才分类系统，包括：
4、数据采集模块：用于采集人才分类所需的相关数据；
5、人才评价指标，根据人才的界定人为预先设置的评价标准；
6、标准化模块：用于将对数据采集模块采集获得的相关数据按人才评价指标进行标准化分类处理，获得评价分类数据；
7、anp权重模块，其采用网络层次分析法对通过标准化模块处理的评价分类数据进行权重赋值；
8、fce综合评价模块，其以模糊数学的隶属度理论为基础，通过模糊运算,根据评价分类数据的权重和评价指标进行相互对比，形成比较清晰的总体评价，进而对所需人才实现分类。
9、前述的基于anp—fcr的人才分类系统是，所述的评价指标由共性指标和差异性指标构成，所述共性指标是所有类别人才需需要满足的指标；所述差异性指标是指针对行业特点设置的侧重指标。
10、前述的基于anp—fcr的人才分类系统是，所述anp权重模块进行权重赋值的步骤如下：
11、（1）构建anp网络结构模型，根据人才评价指标中各个指标的隶属关系构造出anp网络结构图，anp网络结构图的控制层包括问题目标a1，网络层由共性指标和/或差异性指标构成；
12、（2）通过参考有关资料和咨询行业领域的专家学者，确定各人才评价指标间的影响关系表，并运用saaty1—9标度法对存在相互依存和反馈关系的共性指标和/或差异性指标之间构造两两判断矩阵，检验判断矩阵的一致性；
13、（3）构造超矩阵，包括未加权超矩阵和加权超矩阵，是网络层中的共性指标和/或差异性指标两两比较得出相对重要程度的过程；
14、（4）进一步计算极限超矩阵，从而确定共性指标和/或差异性指标对于最终目标的权重问题，即获得各人才评价指标的权重。
15、前述的基于anp—fcr的人才分类系统是，所述fce综合评价模块形成比较清晰的总体评价步骤如下：
16、（1）根据经验和相关研究资料建立评价对象的一级指标组成的因素集u及二级指标组成的子因素集ui；
17、（2）确定各指标的评语集v，评语集是评语等级的集合，一般向相关专家咨询确定评价标准并划分评语等级；
18、（3）确定评价指标权重，采用通过anp权重模块确定的权重结果，权重结果用w标示，权重结果w包括w1 ,w2 ,···,wi ，wi 为评价体系中的第i个指标的综合权重；
19、（4）建立模糊关系矩阵，隶属度是因素集ｕ与评价集v 之间的模糊映射，将被评事物从每个因素ui（i=1,2,3,4,5）上进行量化，其模糊关系矩阵用r表示，r包括为r1 ,r2,···,ri ，ri 为模糊关系矩阵中的第i个模糊关系矩阵；
20、（5）合成模糊综合评价结果向量，依据模糊综合评价模型 hi=wi×ri（i=1,2,3,4,5），进行单因素模糊综合评价和整体模糊综合评价。
21、前述的基于anp—fcr的人才分类系统是，所述的共性指标包括品德（c1）、知识（c2）、能力（c3）、业绩（c4）和贡献（c5） ，并对每个共性指标设置不同的维度。
22、与现有技术比较，本发明的有益效果是：
23、本发明构建包括品德、知识、能力、业绩和贡献在内的专业技术人才评价指标体系，针对不同类别人才设置评价侧重指标。运用anp—模糊综合评价法搭建人才分类评价模型，借助super decision等软件计算各指标权重及评价结果，以此来评价和审视人才具有的综合素质，为人才的分类评价工作的可操作性提供依据。
24、采用网络层次分析法anp和模糊综合评价法fcr是将网络层次分析法anp法与模糊综合评价法fcr相结合对人才进行的综合评价，即运用网络层次分析法anp法确定各个指标权重，在此基础上引入模糊综合评价法对其进行系统评价。该模型既可以考虑到指标之间的依存和反馈关系，又可以有效解决一些模糊性和复杂性问题，评价结果更加精确。
25、本发明的其他优点、目标和特征在某种程度上将在随后的说明书中进行阐述，并且在某种程度上，基于对下文的考察研究对本领域技术人员而言将是显而易见的，或者可以从本发明的实践中得到教导。本发明的目标和其他优点可以通过下面的说明书来实现和获得。
1.一种基于anp—fcr的人才分类系统，其特征在于，该系统包括：
2.根据权利要求1所述的基于anp—fcr的人才分类系统，其特征在于：所述的评价指标由共性指标和差异性指标构成，所述共性指标是所有类别人才需需要满足的指标；所述差异性指标是指针对行业特点设置的侧重指标。
3.根据权利要求2所述的基于anp—fcr的人才分类系统，其特征在于，所述anp权重模块进行权重赋值的步骤如下：
4.根据权利要求3所述的基于anp—fcr的人才分类系统，其特征在于，所述fce综合评价模块形成比较清晰的总体评价步骤如下：
5.根据权利要求1所述的基于anp—fcr的人才分类系统，其特征在于：所述的共性指标包括品德（c1）、知识（c2）、能力（c3）、业绩（c4）和贡献（c5） ，并对每个共性指标设置不同的维度。