卓越绩效模式在医院管理中的应用——基于台州医院案例研究

卓越绩效模式的导入和实施能够提升医院管理水平,提高医院诊疗质量和服务行为,推动医院管理质量持续改进,保障医院全面协调可持续发展。本文回顾了医院质量管理的发展阶段,并以台州医院为案例,全面分析了该院导入卓越绩效模式的情况,并针对其存在的问题,提出了相应的改进策略。     

基于遗传优化BP神经网络的员工绩效评估实证研究

首先介绍了基于BP神经网络的单位员工绩效评估模型,再通过遗传算法对BP神经网络的参数进行优化,提高了BP神经网络算法进行绩效评估的精度和效率。最后通过实证分析证明了此算法在单位员工绩效评估中的可行性和有效性。     

浅谈医院绩效管理制度

绩效管理是医院管理的重要内容，但这种方法在不少医院没有发挥出应有的作用。作为医院的管理者，如何有效地考核部门及员工的业绩，合理分配薪酬，使绩效管理成为医院发展的核心动力。     

基于模糊神经网络的企业绩效评价方法研究

针对传统企业绩效评价方法的一些不足,把模糊神经网络方法引入企业绩效评价领域。同时借鉴财政部等六部委颁布的国有资本金效绩评价指标体系,构建本文的评价指标。本文采用基于模糊神经网络的分层次评价方法,用BP神经网络训练财务指标,用模糊神经网络训练非财务指标,最后再构建一个模糊神经网络评价模型,得出企业绩效的评价值。实证结果表明此方法有效可行,且具有较高的准确率。     

浅谈医院绩效管理的利与弊

随着我国医药卫生体制改革的不断深化,绩效管理改革现已成为当前公立医院谋求长期健康发展的必然选择,经过多年的探索,我国绩效管理改革已经取得了巨大的成绩,同时我们必须清醒认知医院绩效管理机制存在着各种问题,该文重点探讨医院绩效管理的利弊,以此制定更加适合当前新医改大背景的公立医院绩效管理的方法和模式,实现公立医院自身经济效益与社会效益双赢的良好局面.     

浅析医院的绩效考评

分析和研究了医院绩效考评体系的目的和原则,指出了绩效分类和指标的设定,明确了权重设定、分值确定、考评形式和考评周期,介绍了绩效考评结果的应用。     

加强医院绩效核算及管理的措施分析

降低成本是医院开展绩效管理工作的关键,绩效管理能够从本质上提升医用物资使用效率,同时,提升医院的竞争能力和医疗水平,社会效益和经济效益相比较,社会效益更为重要。因此,医院的绩效核算工作应坚持考核指标与绩效联系,职工付出与绩效联系,进而建立起十分严格的绩效考核机制。在医院绩效管理过程中,需要医院领导高度重视,各个科室也要及时沟通,紧密联系。该文中,笔者就加强医院绩效核算及管理的措施进行分析。     

浅谈医院绩效改革中医患利益关系

分析医院绩效改革实施的过程,发现新问题新矛盾,找到提高医生工资待遇,减轻患者负担的解决办法。     

基于BP神经网络的营销绩效评价研究

为适应信息经济时代中企业激烈的竞争,建立了基于神经网络的营销绩效评价体系,提出了运用BP神经网络对营销绩效进行评价的方法, 并结合实例进行分析,为企业的营销绩效评价提供参考.     

基于BP神经网络的高校国家重点实验室科技创新绩效影响因素研究

高校国家重点实验室是高校科技创新的重要载体,科技创新绩效的高低对于高校国家重点实验室而言意义深远。科学技术的迅猛发展以及国家创新体系的建设要求对高校国家重点实验室科技创新绩效的影响因素进行深入研究。通过搭建BP神经网络模型,由网络权值计算分析得到各影响因素对高校国家重点实验室的贡献大小。实证研究结果表明,人才保障与队伍建设、经费投入与使用、学术交流等因素对高校国家重点实验室科技创新绩效的提升有明显影响。     

基于组合神经网络的教师评价模型研究

本文提出的基于组合神经网络的教师评价模型,可以弥补以往基于神经网络的教师评价模型的不足,不但可以给出教师的综合得分或所属类别,还可以给出教师在每个方面的得分.所使用的组合神经网络,由多个结构相同的BP神经网络组成;用构建的组合神经网络和传统BP神经网络分别进行实验.仿真实验表明,该模型相对误差较小,可以满足评价需求.     

基于BP神经网络的项目评估模型研究

项目的申报、实施、验收都需要进行项目评估,项目评估是项目实施过程中的重要工作。项目评估复杂、专业,评估过程和结果具有很强的主观性。BP神经网络具有容错性强、信息分布处理能力高、自主学习、自适应、非线性映射等特点,适合推理规则不明确或推理规则非线性的环境,具有人脑思维的特征,BP神经网络在工程、管理、经济等领域得到广泛应用。在项目评估领域,现在基本上仍然以领域专家主观评价为主,这对评估结果的客观性、公正性必然会带来影响,评估过程信息化是项目评估改进的方向和趋势。基于评估的一般过程和BP神经网络的基本思想设计出项目评估的一般模型具有现实意义,应用BP神经网络建立项目评估模型的应用价值值得关注。     

基于BP神经网络的技术风险评价

通过对技术风险的概念和特点及其发生机理的分析,建立了企业技术风险的评价指标体系,并提出了 一种基于BP神经网络的企业技术风险评价方法。人工神经网络能准确、简便地评价企业的技术风险,且避 免了人工确定指标权重的主观性,是一条具有发展和应用前景的途径。     

基于神经网络的项目评估分析方法

项目评估是当前有关部门需要面临和经常遇到的问题，怎样公正、合理地评价项目，是急需解决的问题。使用神经网络的方法分析建立模型，构建了解决这一问题的方法，建立了一个适用的系统，既达到了快速解决问题的效果．又为以后这种类型的项目提供了解决问题的一种思路。     

基于BP神经网络模型的水质评价方法探讨

运用人工神经网络理论和方法,建立了水质评价的BP神经网络模型,并对长治市10眼水井的地下水水质进行了评价,并与综合指数法、模糊综合评判法的评价结果进行了比较。结果表明,用BP神经网络模型评价水资源水质是可行的,为水资源水质评价提供了一个新的方法。     

基于自组织神经网络的模式分类研究

分析了常用的ＶＱ（ＶｅｃｔｏｒＱｕａｎｔｉｚｅｒ──矢量量化）分类算法所存在的缺点，提出用自组织神经网络模型取代ＶＱ算法，对这种模式分类的过程进行了描述，并阐明它的优点．     

基于优化BP神经网络算法的网络质量评价

针对现有的BP神经网络算法,提出了在变步长BP神经网络算法基础上的优化方案,并将其应用于网络质量评价当中.在优化方案中,对步长的上升和下降阶段分别采用不同策略进行优化.理论分析表明:优化后的算法能够克服传统算法权值收敛过慢,和变步长算法误差收敛中的震荡问题.仿真表明,优化后的算法会使神经网络的学习误差和网络质量分类的总体误差明显下降并大幅提高评价的准确性.优化算法较传统算法相比误差收敛过程更加稳定,且学习误差下降达9.64％,网络质量分类的总体误差下降达23.1％；优化算法的验证准确率在传统算法的基础上提高了19.65％,在变步长算法的基础上提高了9.88％.由此可见,优化算法在BP神经网络的预测精度方面起到了大幅度提高的作用.     

基于BP神经网络的环境质量评估

利用人工神经网络对地区综合环境质量进行了评价,提出了基于BP人工神经网络、以Matlab为平台的算法程序的人工神经网络环境质量分类模型．并以某地区环境监测数据值为样本,进行了环境质量评价分析．研究结果表明,BP神经网络应用于环境质量评价无需构建复杂的参数方程,且具有基于知识学习的特性,结构简单实用,具有客观性和通用性．     

基于BP神经网络的教材质量评价研究

教材质量评价是教材管理工作的关键环节。为了对教材质量进行科学有效地评价,提高评价工作的效率,建立了基于BP神经网络的教材质量评价模型。经过BP神经网络的构建、训练和分类等主要工作,建立了一个具有较高准确率的教材质量评价模型。通过分析结果表明,该模型能够科学和高效地评价教材的质量,具有较高的实用性。