知识型企业知识创新演化模型及其评价研究

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伴随知识时代的到来,知识创新成为企业生存与发展的不竭源泉和动力。如何使企业通过知识创新不断获得新的生命力,谋求持续发展已成为学术界的前沿研究领域。因此,本文针对知识创新的动态演化机制以及可持续创新能力进行系统深入研究,主要研究内容和成果如下:1、在分析知识创新系统运行机制的基础上,运用超循环理论分析了知识创新系统的动态演化机理;应用Logistic方程,构建知识创新超循环系统的数理模型并分析了该演化的稳定性。首次提出了超循环理论与三螺旋模型的耦合理论,结合这两种理论构建了基于超循环—三螺旋的企业知识创新动态演化模型。构建了由个人知识创新螺旋、团队知识创新螺旋和组织知识创新螺旋三个层面组成的模型;从纵向螺旋和横向循环两个维度阐述了模型的作用机理,并分析了该模型的特点。2、提出了企业知识创新能力的概念。根据问卷的结果采用灰色关联聚类最大支撑树法对影响企业知识创新能力的因素进行了聚类,共聚为四个构面:人力资本、组织结构特性、创新文化以及创新投入,由于四个构面相关因素繁多,所以本文在聚类分析的基础上,运用粗糙集的属性约简功能,剔除冗余的影响因素,由此构建了知识型企业知识创新能力评价指标体系。3、分别论述了人力资本、组织结构特性、创新文化以及创新投入四个影响构面对知识创新能力发展的作用机理。包括人力资本的基础性作用;组织结构特性的推动作用;创新文化的助力作用以及创新投入的支撑作用。同时,从知识创新源于人力资本的角度论述了知识型人才在知识型企业知识创新中的主体作用。通过分析这四个影响构面的相互联系和作用总结了企业知识创新能力的内在机理,继而构建了知识型企业知识创新能力模型框架。最后运用演化博弈理论分析了知识创新能力模式的动态性。4、在分析知识型企业知识创新能力评价特点的基础上,构建基于粗糙集—粒子群神经网络评价模型,利用问卷调查得到的样本进行学习训练和测试。通过与标准神经网络评价模型的比较,验证了该模型的有效性和优越性。在实例的检验下证明了运用该模型对知识创新能力进行评价的可行性。此外,通过改变人工神经网络学习训练样本和有关参数,该评价模型对于解决相似问题还具有一定的通用性。
摘要第3-4页
ABSTRACT第4-5页
第一章 绪论第9-30页
    1.1 研究背景与目的第9-14页
        1.1.1 研究背景第9-10页
        1.1.2 研究意义第10-13页
        1.1.3 研究目的第13-14页
    1.2 国内外研究现状第14-26页
        1.2.1 企业知识创新模型研究现状第14-22页
        1.2.2 企业知识创新能力影响因素研究现状第22-24页
        1.2.3 企业知识创新能力评价研究现状第24-26页
    1.3 研究内容与技术路线第26-29页
        1.3.1 研究内容第26-28页
        1.3.2 技术路线第28-29页
    1.4 本文创新点第29-30页
第二章 相关概念和理论第30-51页
    2.1 知识型企业内涵与特征第30-34页
        2.1.1 知识型企业内涵第30-31页
        2.1.2 知识型企业类别第31-32页
        2.1.3 知识型企业特征第32-34页
    2.2 知识创新理论第34-39页
        2.2.1 知识创新的内涵第34-36页
        2.2.2 技术创新和知识创新第36-37页
        2.2.3 企业知识创新能力内涵第37-39页
    2.3 超循环演化理论第39-44页
        2.3.1 超循环原理第39-42页
        2.3.2 超循环结构的构成第42-44页
        2.3.3 知识创新的动态演化研究第44页
    2.4 粗糙集理论第44-48页
        2.4.1 粗糙集理论概述第44-46页
        2.4.2 粗糙集应用于综合评价的研究第46-47页
        2.4.3 粗糙集理论的利弊第47-48页
    2.5 群体智能第48-51页
        2.5.1 群体智能(swarm intelligence)概述第48-49页
        2.5.2 粒子群优化算法第49-51页
第三章 企业知识创新的动态演化模型第51-73页
    3.1 企业知识创新的超循环演化机制第51-57页
        3.1.1 企业知识创新系统是具有自组织性的复杂系统第51-52页
        3.1.2 企业知识创新系统的超循环演化的动力特征第52-55页
        3.1.3 企业知识创新系统的超循环演化机理第55-57页
    3.2 企业知识创新超循环演化稳定性分析第57-62页
        3.2.1 模型构建第57-59页
        3.2.2 演化稳定性分析第59-62页
    3.3 企业知识创新的演化理论第62-64页
        3.3.1 三螺旋模型第62-63页
        3.3.2 三螺旋模型与知识创新系统的耦合机制第63页
        3.3.3 超循环理论与三螺旋模型的耦合第63-64页
    3.4 基于超循环—三螺旋的企业知识创新动态演化模型构建第64-72页
        3.4.1 企业知识创新系统超循环—三螺旋模型的构建第64-67页
        3.4.2 企业知识创新系统超循环—三螺旋模型的作用机理第67-70页
        3.4.3 企业知识创新系统超循环—三螺旋模型的特点第70-72页
    3.5 本章小结第72-73页
第四章 知识型企业知识创新能力影响因素研究第73-97页
    4.1 待研究因素的确定和研究方法第73-78页
        4.1.1 影响因素特征分析第73-74页
        4.1.2 确定待研究的因素第74-77页
        4.1.3 研究方法的确定第77-78页
    4.2 调查问卷设计第78-79页
        4.2.1 问卷说明第78-79页
        4.2.2 问卷合理性控制第79页
    4.3 样本基本描述第79-82页
        4.3.1 所在企业描述统计第80页
        4.3.2 人口统计描述第80-82页
    4.4 数据分析第82-89页
        4.4.1 问卷信度分析第82-85页
        4.4.2 效度分析第85-89页
    4.5 聚类分析第89-96页
        4.5.1 最大支撑树灰色绝对关联聚类法第89-91页
        4.5.2 聚类结果及分析第91-96页
    4.6 本章小结第96-97页
第五章 知识型企业知识创新能力模式研究第97-122页
    5.1 知识型企业知识创新能力模式的结构分析第97-101页
        5.1.1 因子分析法第97-98页
        5.1.2 各因子结构分析第98-101页
    5.2 人力资本是知识创新能力发展的基础第101-104页
        5.2.1 人力资本对知识创新的基础性作用第101-102页
        5.2.2 知识型人才在知识创新的主体作用第102-104页
        5.2.3 知识存量是知识创新的前提第104页
    5.3 组织有机化特性对知识创新能力的推动作用第104-111页
        5.3.1 组织集权化对知识创新的影响第106页
        5.3.2 组织正式化对知识创新的影响第106-107页
        5.3.3 组织结构对知识创新的影响第107-110页
        5.3.4 组织有机化特性对知识创新的推动作用第110-111页
    5.4 创新投入对知识创新能力发展的支撑作用第111-113页
        5.4.1 信息化建设投入为知识创新能力发展提供物质平台第111-112页
        5.4.2 培训投入为知识创新能力的发展提供知识平台第112-113页
    5.5 创新文化对知识创新能力发展的助力作用第113-115页
        5.5.1 企业创新氛围是知识创新的“场”第113-114页
        5.5.2 企业创新文化对知识创新的助力作用第114-115页
    5.6 知识型企业知识创新能力模式第115-116页
    5.7 知识型企业知识创新能力模式的演化经济学分析第116-121页
        5.7.1 演化博弈理论基础第116-117页
        5.7.2 模型假设第117页
        5.7.3 演化博弈模型第117-119页
        5.7.4 模型分析第119-121页
    5.8 本章小结第121-122页
第六章 基于粗糙集—粒子群神经网络的知识创新能力评价第122-144页
    6.1 基于粗糙集理论的属性约简第122-131页
        6.1.1 基于粗糙集理论的属性约简原理第122-124页
        6.1.2 基于粗糙集理论的属性约简流程第124-127页
        6.1.3 基于粗糙集理论的属性约简应用第127-131页
    6.2 知识创新能力评价指标体系构建第131-134页
        6.2.1 指标体系构建原则第131-132页
        6.2.2 知识创新能力评价指标体系构建第132-134页
    6.3 基于粗糙集—粒子群神经网络知识创新能力评价第134-138页
        6.3.1 评价方法的选取第134页
        6.3.2 评价原理第134-136页
        6.3.3 基于粗糙集—粒子群神经网络知识创新能力评价模型第136-138页
    6.4 实例研究第138-143页
        6.4.1 模型应用第138-142页
        6.4.2 结果分析第142-143页
    6.5 本章小结第143-144页
第七章 总结与展望第144-146页
    7.1 主要研究内容及结论第144-145页
    7.2 研究展望第145-146页
附录第146-150页
参考文献第150-163页
发表论文和参加科研情况说明第163-164页
致谢第164页
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