粗糙集和神经网络在心理测量中的应用
探讨当因素分析和多元回归方法的使用条件未得到满足时,是否可采用粗糙集方法进行观察变量的精简,以及是否可采用神经网络方法进行预测效度检验.理论分析了粗糙集和神经网络在心理测量中应用的可能性,并运用粗糙集对于人事干部胜任力评估数据进行分析,比较了7种离散化方法和2种约简算法构成的14种组合,发现当采用Manual方法进行离散化、遗传算法进行约简时,能够很好地对观测变量进行精简;运用概率神经网络能够比等级回归方法更好地进行预测效度检验.研究结果表明对于处理心理测量中的非等距变量,粗糙集和神经网络是非常有用的方法.
心理测量、粗糙集、神经网络、胜任力
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B841.7(心理学)
全国教育科学规划教育部重点课题DB8010511;江苏省教育科学规划课题苏教科规[2008]1号
2008-11-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共8页
939-946
