基于SEM算法的知识共享与技术创新关系研究

作者:胥珠峰;王久龙; 刊名:计算机与数字工程 上传者:闵志雪

【摘要】随着经济全球化,世界正在发生一场最深刻的变革,世界经济以"知识革命"为萌芽,逐渐进入"知识经济时代";知识的创造、共享,技术的创新、改革,也为企业的生存和发展提出新的要求,论文采用结构方程算法(SEM)对知识共享与技术创新的影响因素算法进行实例分析,并加以算法评估,得到的结果显示:知识共享主体、知识共享渠道,市场需求,产品创新构思,技术开发平台等都会影响知识共享和技术创新的关系,通过SEM算法的分析修改,使得知识共享和技术创新产生显著性正向影响.

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1引言随着经济全球一体化,知识经济的高速推进,企业、组织,团体之间的竞争也变得非常激烈[1~2],技术的创新和知识的共享变成竞争中的核心,构建良好的知识共享体系和技术创新平台,有机结合两者之间的关系,有效地利用影响因素提高合作效率,处理好知识与创新的合作渠道,能为企业、组织、团体带来有用的价值和高效的利益。因此知识共享和技术创新成为“知识经济时代”发展的必然趋势和研究的热点[3~4]。本文结合之前传统的结构方程算法(SEM)[6~7],并进行算法优化,对于影响两者之间的因素进行分析,提出更为有效合理的方法提高两者之间的相关性。因此知识共享和技术创新的研究就具有很重要的理论意义和实践意义。为了解决因素的影响程度,很多文献提出很多优化算法对SEM算法进行求解[8],有的将结构方程算法与FCM算法相结合[9],*取得了很好的结果。有的将蚁群算法与结构方程算法相结合,利用算法进行全局搜索。论文提出一种带交叉变异算子的优化算法,算法过程简易,通过调整参数容易实现算法结果。但是该算法也容易导致局部最优。所以将IX30算法也结合到结构方程算法中[10],克服算法局部最优的缺陷。理论分析和实例表明,该算法是合理且有效的。2SEM算法建构2.1算法理论SEM算法是多元统计分析里面的一种经典的检验性方法[11]。这种算法不仅具备理论上的合理性,而且通过运用其对协方差矩阵上的变量探究,可以直观地探究出可观测变量与不可观测变量之间的关系以及各因数间的相互影响因素。进而可以判断变量间的直接和间接作用以及自变量和因变量之间的内在联系。因此,可以用SEM算法来探究知识共享与技术创新之间的影响因素以及各因素之间的关系[12],SEM算法基本步骤如图1所示。2.2算法建立SEM算法的目标函数定义为minJm(C)=?i=1c?j=1nmijd2ij(1)约束条件为:1)ij?[01]1ic1jn;2)?i=1cij=11jn;3)0fgBest0其他(4)其中,k取[01]之间的任意整数,2v的取值与实际情况有关,一般情况下系数取值为0.2。对gBest的前k维的每一维进行适配,表达式如下:gBestk=gBestk(1+r),如“其中gBestk为gBest的第k维取值,为常数,本文取=0.168,r为[01]的随机生成数。根据SEM中提供的修正指标,增设c为知识共享影响因子,其中样本相关向量维数为d,因此知识共享相关因数为cd维变量,同样技术创新相关因数也应当为cd维变量。它们之间的结构为c11c12c1dc21c22c2dcc1cc2ccdi|v1v2vc*d适应度函数定义为f(xi)=1J(C)+1(5)中止适配条件为:满足最大代数或J(C)小于规定的或协方差矩阵不再改变,即||kij-k-1ij。基于SEM算法的知识共享与技术创新关系可知,当研究人员在和谐、互信、以知识共享为荣的组织氛围中会倾向于共享自己的独有知识,也就是说在良好的团队氛围中,当团队领导重视知识共享时,就会创造更多学术交流、研讨会等形式的机会鼓励并促使团队成员进行共享,也就促成了知识共享交流平台的构建,才能对知识共享行为进行有效的激励,评价制度是激励制度的前提和基础,因此它们之间存在一定共变关系。这样能够更加合理地反映SEM算法的优越性。然后将理论假设所的算法与所汇集的数据进行比对与评估,如果拟合度相近,则可确定算法的构建比较理想,如果拟合度相差甚远,则必须对算法的改正并分析其原因。算法的适配判断主要包含适配度的整体性、适配度的测量和适配度的结构完整性,当适配度的整体检验可以被识别与接受时才能说明所假设

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