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浅谈人工智能技术在铁路人力资源管理信息系统的应用

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一、人工智能（AI）技术内涵

近几年，人工智能（AI）技术受到了广泛关注，主要是借助卷积神经网络、深度学习、数据挖掘技术，对工序处理功能进行训练，建立健全完整的数据分析模块。也就是说，人工智能（AI）技术就是依照人类智能在智能化系统上进行实施的智能化技术体系。在人工智能（AI）技术模式中，计算机科学、神经生理学、信息控制论以及语言哲学等都是较为关键的技术要点[1]。基于此，多数部门都将人工智能（AI）技术应用在非线性问题解决中，能发挥其应用优势。目前，国内外对于人工智能（AI）技术的研究在不断深入，其中，智能决策支持系统、人工神经网络以及专家系统等都成为了受关注较高的技术模式，主要是将IDSS作为计算机交流的基础工具，实现人工智能（AI）的自主学习，自主决策，由人机交互处理，确保结果不出现较大的偏差，使人工智能（AI）能够在应用实践中自主学习，迭代发展发挥其实际价值，从而有效借助人工智能（AI）来处理多样化的问题，确保人工智能项目能解决更多结构性以及半结构性问题。

二、人工智能(AI)技术在铁路人力资源管理信息系统的应用

在应用人工智能技术的过程中，铁路人力资源管理部门要结合技术要点以及应用管控要求，确保技术要素和具体管理方案的契合度满足应用标准，建立人机交互界面的同时，要对整体信息框架结构进行约束控制，从而维护资源分析以及考评项目的综合效果，确保人力资源管理信息系统中各个模块都能发挥其应用价值和优势。

（一）整体信息系统设计框架

在利用人工智能（AI）技术的过程中，要想实现信息系统框架体系的应用目标，要先进行业务流程分析，将铁路人力资源管理的流程进行详细梳理，整理出人工智能（AI）应用的关键节点和方案，结合人力资源管理专家，对梳理的逻辑框架进行分析，理清数据的处理方法。然后开展整体框架设计，整体系统框架结构设计的过程中，要将概念模块、逻辑模块以及三层视图模块进行综合处理，以保证相应编程语言都能得到有效的汇总处理，从而建构完整的蓝图语言体系，确保数据三层外部视图结构和统一结果之间能形成良好的互动，从而维护可视化处理项目的综合效果。值得一提的是，过程化蓝图设计要将控制中心、增量迭代项目等作为规范化开发体系的重点，建立自上而下逐渐系统的结构分析模式和数据处理机制，保证规范化开发工作得以落实，从而完成不同阶段的无缝对接。

整体信息系统框架主要分为五个基础部分，1）抽象逻辑结构单元，主要是对逻辑结构进行汇总和分析，并且保证过程中源代码的处理满足要求。2）C++抽象性逻辑结构单元，要对C++源代码进行逻辑分析。3）VB抽象逻辑结构，对V源代码进行逐步精细化处理，有效完成结构化开发应用工序；4）VFP系统单元，要对抽象逻辑结构进行源代码审核，从而实现平滑过渡。5）抽象逻辑结构和源代码[2]。

（二）人机交互界面设计

在对逻辑单元进行全面分析后，结合数据之间的关系进行人机交互界面的设计工作，有效保证界面操作和系统处理过程之间能建立有效的连接，将用户访问频次和数据库、方法库以及知识库进行综合管控，优化人机界面功能。

第一，人机交互界面设计要重点关注产生输入过程和输出结果，决策者要结合输入数据以及相关参数进行分析，确保系统能对输出过程产生的运行结果予以控制，从而维护决策者制定决策的合理性。

第二，在系统建立数据控制机制的过程中，要保证决策控制的策略能有效运行，并且利用对系统内数据库和模型库进行监督监督，维护工作流程的完整性。

第三，保证界面扩充的数据完整程度，并且将环境和需求变化作为关键，有效提升界面管理的时效性，真正提高数据监督模式的综合价值。

第四，结合相应数据分析过程保证能依托人机交互模块完成数据分析，并且向决策人员提供多样化的交互形式。

第五，落实反馈机制，并且按照帮助和提示功能建立对应的分析模式，实现管理效果的全面提升[3]。

（三）模块应用过程

1.建立铁路人力资源计划模块

为了保证人力资源计划设计过程的合理性，设计弹性的人力资源计划模块，合理的资源池，并设置资源上下线报警，要对数据挖掘过程和知识发现过程予以监督，从而有效对内外信息进行调取控制，从根本上提高信息汇总分析的合理性，且能保证铁路人力资源结构中人员配置的合理性，并且对铁路部门人力资源管理工作予以预测和评估，动态可调，为相关管理人员进行调整决策提供数据支持[4]。

2.完成铁路人力资源分析模块

在完成铁路人力资源分析模块的过程中，为了保证人力资源分配的完整度，就要建立资源管理控制机制，将集中趋势、离散程度以及关系分析等进行程序化处理，并且发挥IDSS系统的优势。只有保证工作分析结果能满足铁路行业的发展以及人力资源管理工作的具体要求，才能提升资源管理的时效性。与此同时，要利用专家系统人机交互过程将铁路部