"基于广义回归神经网络的职业性向分析"
本文主要介绍了一种基于广义回归神经网络的职业性向分析方法。该方法通过霍兰德职业性向测评问卷对被测试者的职业性向进行分析，并将其分为六种不同的类型。
本文对霍兰德职业性向测评问卷进行了详细的介绍。该问卷分为主观部分和客观部分。客观部分包含被测试者所感兴趣的活动、所擅长的活动和所喜欢的职业三个方面，每方面都对应霍兰德职业性向的六种不同类型的测评题，共计60题。被测试者根据测评题中的陈述，将与自身情形相符的测评题勾选中，并从而得到对应六种不同类型测评题的六个客观性得分。主观部分针对霍兰德职业性向的六种不同类型，被测试者进行自我评价，7分为最高分，0分为最低分，自我评价的得分高低表明被测试者对于自身属于此种类型的主观认可度的强弱。
然后，本文介绍了基于广义回归神经网络的职业性向分析算法流程。该算法流程包括模糊聚类、网络训练、网络预测和迭代等步骤。使用模糊聚类将职业性向分析数据分为六类，并得到每类的聚类中心和个体模糊隶属度矩阵。然后，选择最靠近每类中心的20个样本作为广义回归神经网络训练样本，并设定其对应的网络输出。接着，使用训练数据训练广义神经网络，并使用训练好的网络预测所有输入样本数据的分类输出。根据预测输出，将职业性向分析数据重新分类为六类，并重复上述步骤，直到达到20次的迭代次数。
在实验中，本文使用了287个采集对象，分属于电子信息工程技术、电气自动化技术、机电一体化技术和机械设计与制造四个不同专业的二年级和三年级学生。实验结果表明，本文提出的基于广义回归神经网络的职业性向分析方法可以准确地将被测试者的职业性向分类为六种不同的类型，并且该方法具有良好的泛化能力和稳定性。
本文提出了一种基于广义回归神经网络的职业性向分析方法，该方法可以准确地将被测试者的职业性向分类为六种不同的类型，并且具有良好的泛化能力和稳定性。该方法可以广泛应用于职业指导、教育评估和人力资源管理等领域。
此外，本文还讨论了广义回归神经网络在职业性向分析中的应用优势。广义回归神经网络是一种强大的机器学习模型，可以学习和模拟复杂的非线性关系，并且可以处理高维度的数据。因此，基于广义回归神经网络的职业性向分析方法可以处理大量的职业性向分析数据，并且可以准确地将被测试者的职业性向分类为六种不同的类型。
本文提出了一种基于广义回归神经网络的职业性向分析方法，该方法可以准确地将被测试者的职业性向分类为六种不同的类型，并且具有良好的泛化能力和稳定性。该方法可以广泛应用于职业指导、教育评估和人力资源管理等领域，并且具有广泛的应用前景。
