知识管理评估模型及在MATLAB上的实现_蒋翠清
利用Matlab进行模糊评价和决策
利用Matlab进行模糊评价和决策在现实生活中，我们经常需要面对各种复杂的问题，而这些问题往往没有明确的答案。
在这种情况下，我们需要一种能够模拟人类语言判断过程的方法来进行评价和决策。
模糊评价和决策是一种基于模糊数学理论的方法，可以帮助我们处理这些复杂的问题。
而Matlab作为一种强大的科学计算软件，提供了一系列的工具和函数，可以方便地进行模糊评价和决策。
一、模糊评价模糊评价是指通过模糊数学理论来对事物的属性进行评价。
在进行模糊评价之前，我们首先需要对事物的属性进行模糊化处理，将其转化为模糊数。
在Matlab 中，可以使用fuzzify函数将实数或者离散变量转化为模糊数。
例如，我们对“温度”这个属性进行模糊化处理，可以定义三个模糊集合“低温”、“中温”和“高温”，并分别赋予它们在某个属性域上的隶属度。
使用fuzzify函数可以将具体的温度值转化为模糊数。
接着，我们可以通过模糊集合的运算来对多个属性进行组合和评价。
在Matlab中，可以使用fuzzyand、fuzzyor和fuzzynot等函数进行模糊集合的交、并和非操作。
最后，可以使用defuzzify函数将模糊评价结果还原为实数的形式。
通过这样的过程，我们可以得到一个具有一定模糊性的评价结果。
二、模糊决策模糊决策是指根据模糊评价结果来进行决策的过程。
在进行模糊决策之前，我们需要设定一些决策规则，规定在不同评价条件下采取哪些行动。
例如，我们可以制定一些规则，如“如果温度较低且湿度较高，则开启加湿器”。
在Matlab中，可以使用addrule函数来添加这样的决策规则。
接着，我们可以使用evalfis函数来根据评价结果进行决策。
这个函数会根据设定的决策规则和评价结果，给出最终的决策结果。
通过这样的过程，我们可以在面对复杂的问题时，根据评价结果来做出相应的决策。
三、模糊评价和决策的应用模糊评价和决策方法在各个领域都有广泛的应用。
其中一个典型的应用是在人工智能领域的专家系统中。
利用Matlab进行模式识别的基本方法与实践
利用Matlab进行模式识别的基本方法与实践引言模式识别是一种重要的人工智能技术，它在许多领域都有广泛应用，如图像识别、声音分析、文本分类等。
利用Matlab进行模式识别研究具有许多优势，因为Matlab提供了丰富的工具和函数库，便于进行数据的处理和分析。
本文将介绍利用Matlab进行模式识别的基本方法与实践。
一、数据预处理数据预处理是进行模式识别前必要的步骤之一。
在真实的应用场景中，我们经常会面临一些棘手的问题，如噪声、缺失值等。
首先，我们需要对数据进行清洗，去除其中的异常值和噪声。
Matlab提供了许多函数，如`median`、`mean`等，可以用于计算中值和均值，帮助我们识别并去除异常值。
其次，对于存在缺失值的情况，我们可以使用插补方法进行填充。
Matlab提供了`interp1`函数，用于进行线性插值，可以帮助我们恢复缺失的数据。
如果缺失值较多，可以考虑使用更高级的插补方法，如多重插补(Multiple Imputation)等。
二、特征提取特征提取是进行模式识别的关键步骤之一。
在实际应用中，原始数据通常具有高维度和冗余性，这对模式识别的算法效率和准确性都会带来很大的负担。
因此，我们需要从原始数据中提取关键特征。
Matlab提供了大量的函数和工具箱，如`wavelet`、`pca`等，可以帮助我们进行特征提取。
例如，对于图像识别任务，我们可以使用小波变换进行特征提取。
Matlab的`wavelet`工具箱提供了丰富的小波函数，可以用于不同类型的特征提取。
另外，主成分分析(Principal Component Analysis, PCA)也是一种常用的特征提取方法。
Matlab提供了`pca`函数，可以用于计算数据的主成分。
三、模型训练模型训练是进行模式识别的核心步骤之一。
在进行模型训练前，我们需要将数据集分为训练集和测试集。
将数据集分为训练集和测试集的目的是为了避免模型的过拟合，并评估模型在未知数据上的泛化能力。
知识管理的评估与改进方法
知识管理的评估与改进方法随着信息时代的到来，知识成为企业中最为重要的一种资源。
因此，越来越多的企业开始注重知识管理。
通过知识管理，企业可以更好地了解、获取、分享和应用知识，从而提高自身的竞争力。
但是，知识管理的实施过程中，如何评估和改进知识管理的效果是一个值得探讨的问题。
一、常用的知识管理评估方法在企业实施知识管理过程中，常用的评估方法有知识管理成熟度模型（KMMM）、知识产权管理评估、知识资源评估等。
1. 知识管理成熟度模型（KMMM）知识管理成熟度模型（KMMM）是世界上最为成熟的知识管理评估方法之一。
该模型旨在评估企业的知识管理水平，判断企业是否能够有效地获取、利用和分享知识。
KMMM从5个方面对企业知识管理成熟度进行评估，包括组织文化、知识策略、知识流程、技术支持和知识保护。
2. 知识产权管理评估知识产权管理评估是针对企业知识产权管理情况进行的全面性评估。
这种评估方法主要考虑知识产权的保护、创造、应用和管理等方面，旨在帮助企业制定科学的知识产权战略，提升企业核心竞争力。
3. 知识资源评估知识资源评估主要是评估企业知识资源的价值和利用效益。
这种评估方法从知识资源的发现、获取、整合、应用和创新等方面评估企业知识管理的贡献和成效，为企业改进知识管理提供参考和决策依据。
二、知识管理的改进方法1. 意识改变知识管理要实现有效运作，必须从领导层到员工，每个人都要有明确的意识与目标。
因此，企业应该引导员工以知识为核心，重视知识的价值，强化知识管理的意识。
2. 信息管理信息的收集和处理，是知识管理不可或缺的环节。
企业应该充分发挥信息技术的优势，建设完善的信息系统，提高知识流通的效率，从而提高知识管理的效果。
3. 培训和教育知识管理需要具有专业水平和扎实的知识储备的人才。
因此，企业应该重视知识培训和教育，为员工提供多元化的培训课程，提升员工的整体素质。
4. 知识特权设计企业应该建立知识贡献与奖励机制，设计出符合员工工作性质和员工所分配的工作任务的奖励系统，鼓励员工参与知识创新和知识共享，增强员工的知识创新意识。
知识管理的评价方法
知识管理的评价方法知识管理是指在组织中有效获取、组织、共享和应用知识的过程。
随着信息时代的到来，知识管理在各个领域中扮演了重要角色。
然而，如何评价知识管理的效果成为一个关键问题。
本文将介绍几种常用的知识管理评价方法，帮助读者更好地了解和应用知识管理。
一、知识价值评估法知识价值评估法是一种主观评价方法，它通过调查问卷、面谈和讨论等方式，以专家判断为主要依据，对知识的贡献价值进行评估。
这种方法的优点是可以快速获得评估结果，但是受到评估者主观因素的影响较大，可能存在偏差。
二、处理效率评估法处理效率评估法主要通过数据分析和性能指标来评估知识管理的效率。
例如，通过统计知识管理系统的访问量、搜索时间和知识共享的情况等指标来评估知识管理的效果。
这种方法的优点是客观可靠，但是缺点是无法全面评价知识管理的质量。
三、知识创新评估法知识创新评估法是评价知识管理的一种重要方法。
它主要通过研究组织中的创新行为和成果来评估知识管理的效果。
例如，通过评估组织中的创新项目数量、创新速度和创新成果等指标来评估知识管理的质量。
这种方法的优点是能够准确评估知识管理对创新的贡献，但是缺点是难以量化和标准化。
四、知识流动评估法知识流动评估法是评价知识管理的另一种重要方法。
它主要通过分析知识在组织内部的流动情况来评估知识管理的效果。
例如，通过观察知识在不同部门之间的传递和共享情况，评估知识管理的协调性和流动性。
这种方法的优点是能够客观评估知识管理的流动效果，但是缺点是需要大量的数据支持和分析工作。
总结起来，知识管理的评价方法多种多样，每种方法都有其适用的场景和优缺点。
在实际应用中，可以根据具体的需求和条件选择合适的评价方法。
此外，对于评价结果的分析和解读也十分重要，需要结合实际情况进行综合判断。
通过科学有效的评价方法，可以提高知识管理的质量和效果，为组织的可持续发展提供支持。
知识管理的评价体系
知识管理的评价体系随着信息技术和网络的不断发展，知识管理在现代企业管理中扮演着越来越重要的角色。
知识管理不仅仅是一种工具，更是一种思想和方法论。
在企业发展中，知识管理需要建立一套完整的评价体系，以衡量其对企业发展的贡献和效益。
一、知识管理的价值知识管理是企业在信息时代中具有竞争力的必要条件之一。
它能够有效地调动员工的积极性和创造力，促进企业创新和发展，改善企业的竞争力和市场地位。
同时，知识管理的过程还能够收集和整理企业内部和外部的知识资源，提高知识的价值和利用效率。
知识管理具有以下四个方面的价值：（一）增加企业的知识资本知识是企业的核心资源，对企业的稳健经营和盈利发挥着重要的作用。
知识管理可以收集和整理企业内部和外部的知识资源，通过有效的分析和加工，形成企业的知识资本，进一步提高企业的核心竞争力。
（二）提高知识的利用效率知识管理可以帮助企业将分散在企业内部和外部的知识整合起来，形成一种共享、开放、协作的知识共同体，进一步提高知识的共享和利用效率。
知识管理的优势在于它提供了一个框架来组织、管理和创建知识，使得企业的知识资源能够得到更好的利用。
（三）促进企业的创新和发展知识管理监控和评估知识的出处和质量，并将其传递给有需要的人进行使用。
通过这种方式，知识管理可以促进员工的集思广益和创新，进一步推动企业的创新和发展。
（四）提升企业的竞争力和市场地位知识管理能够帮助企业提高绩效和市场竞争力，创新的解决问题方法、依赖技术和信息的工作方法可以帮助企业改善其产品和服务，增强企业的市场份额和品牌价值。
二、构建知识管理的评价体系是企业科学有效的评估知识管理的实施效果和贡献的重要手段。
知识管理的评价体系包括了四个方面：（一）界定评价标准为了衡量知识管理的价值和作用，企业需要定义一些评价标准，包括知识资源的增加量、知识的共享及利用程度、员工的知识水平变化、创新能力和产品质量的提高等。
（二）测量方法企业需要准确测量知识管理的贡献和效益，通过各种方法收集有关数据，包括问卷调查、访谈、案例分析等。
信息检索技术在企业知识管理中的应用与效果评估
信息检索技术在企业知识管理中的应用与效果评估企业在日常经营过程中积累了大量的知识和信息，如何高效地管理和利用这些知识成为了企业发展的关键。
信息检索技术作为一种重要的工具，已经被广泛应用在企业知识管理中，并在提高企业运作效率和竞争力方面取得了显著的效果。
本文将从信息检索技术在企业知识管理中的应用和效果评估两个方面进行探讨。
一、信息检索技术在企业知识管理中的应用信息检索技术是一种用于从大规模数据集中寻找有用信息的方法。
在企业知识管理中，信息检索技术可以帮助企业有效地获取、组织和利用各种形式的知识，从而发挥知识价值，促进企业创新和发展。
1. 知识获取：企业内部和外部的知识来源非常广泛，信息检索技术可以帮助企业快速获取所需知识。
通过构建全面的知识库和信息系统，企业可以利用信息检索技术从海量的数据中筛选出相关的知识，并将其整理、归纳为有用的知识资源。
2. 知识组织：知识的有效组织是企业知识管理的关键环节。
信息检索技术可以帮助企业对知识进行分类和标注，建立起知识的结构化表示，从而更好地组织和管理企业知识。
此外，信息检索技术还可以通过自动化的方式将知识条目与相关的知识关联起来，形成知识网络，方便知识的跨部门、跨项目共享和传递。
3. 知识利用：企业知识的真正价值在于它们在决策和问题解决中的应用。
信息检索技术可以帮助企业从知识库中快速检索到相关的知识，并根据需求进行组合和应用。
例如，在产品研发过程中，企业可以通过信息检索技术找到相关的技术文献和专利，从中获得创新的灵感和设计思路。
二、信息检索技术在企业知识管理中的效果评估信息检索技术在企业知识管理中的应用不仅能提高知识的获取和利用效率，还对企业的经营绩效和竞争力产生了积极影响。
下面将从三个方面对信息检索技术的效果进行评估。
1. 知识管理效率的提升：信息检索技术可以帮助企业迅速定位和获取知识资源，节省了人力物力成本。
相对于传统的手动查找方式，信息检索技术能够提高知识的查找速度和准确度，大大提高了知识管理的效率。
基于MATLAB控制系统的仿真与应用毕业设计论文
基于MATLAB控制系统的仿真与应用毕业设计论文目录一、内容概括 (2)1. 研究背景和意义 (3)2. 国内外研究现状 (4)3. 研究目的和内容 (5)二、MATLAB控制系统仿真基础 (7)三、控制系统建模 (8)1. 控制系统模型概述 (10)2. MATLAB建模方法 (11)3. 系统模型的验证与校正 (12)四、控制系统性能分析 (14)1. 稳定性分析 (14)2. 响应性能分析 (16)3. 误差性能分析 (17)五、基于MATLAB控制系统的设计与应用实例分析 (19)1. 控制系统设计要求与方案选择 (20)2. 基于MATLAB的控制系统设计流程 (22)3. 实例一 (23)4. 实例二 (25)六、优化算法在控制系统中的应用及MATLAB实现 (26)1. 优化算法概述及其在控制系统中的应用价值 (28)2. 优化算法介绍及MATLAB实现方法 (29)3. 基于MATLAB的优化算法在控制系统中的实践应用案例及分析对比研究31一、内容概括本论文旨在探讨基于MATLAB控制系统的仿真与应用，通过对控制系统进行深入的理论分析和实际应用研究，提出一种有效的控制系统设计方案，并通过实验验证其正确性和有效性。
本文对控制系统的基本理论进行了详细的阐述，包括控制系统的定义、分类、性能指标以及设计方法。
我们以一个具体的控制系统为例，对其进行分析和设计。
在这个过程中，我们运用MATLAB软件作为主要的仿真工具，对控制系统的稳定性、动态响应、鲁棒性等方面进行了全面的仿真分析。
在完成理论分析和实际设计之后，我们进一步研究了基于MATLAB 的控制系统仿真方法。
通过对仿真模型的建立、仿真参数的选择以及仿真结果的分析，我们提出了一种高效的仿真策略。
我们将所设计的控制系统应用于实际场景中，通过实验数据验证了所提出方案的有效性和可行性。
本论文通过理论与实践相结合的方法，深入探讨了基于MATLAB 控制系统的仿真与应用。
知识管理工具_成熟度评估模型
分析知识共享氛围的情况。
——
评分说明
分析本部门知识内容与企业知识战略方向的相关度。
分析本部门知识分类和知识存储的情况。
从应用方式和实用性两个方面分析本部门知识应用认识、执行难点两个方面分析部门知识管理可执行性。
分析本部门应用IT平台支撑知识管理的情况。
分析制度保障、支持知识管理推行的情况。
评估分值 0 1 2 3 4 5 1 2
18
⑧知识环境
4 3 2 1
②知识积累
⑦知识制度
0
③知识应用
④知识交流 ⑤可执行性
⑥IT平台 ⑤可执行性
④知识交流
⑥IT平台 ⑦知识制度 ⑧知识环境 综合：
分析：知识战略方向xx，已有的基础xx，欠缺xx。…………………… ……………………………………………………………………………… ……………………………………………………………………………… ……………………………………………………………………………… ……………………………………………………………………………… …。
18知识管理战略方向知识分类基础知识存储基础知识文档应用方式知识文档实用性知识交流互动知识经验总结知识传承领导意识执行难点it平台it平台支撑分析本部门应用it平台支撑知识管理的情况
知识管理成熟度评估 知识管理成熟度评估_xx部门
①知识战略
5
评估维度 ①知识战略 ②知识积累 ③知识应用
·知识管理战略方向 ·知识分类基础 ·知识存储基础 ·知识文档应用方式 ·知识文档实用性 ·知识交流互动 ·知识经验总结 ·知识传承 ·领导意识 ·执行难点 ·IT平台支撑 ·知识组织保障 ·考核激励制度 ·知识共享氛围
基于IGA的知识检索需求获取方法
基于IGA的知识检索需求获取方法
蒋翠清;易成成;杜伟
【期刊名称】《合肥工业大学学报（自然科学版）》
【年(卷),期】2011(034)003
【摘要】针对知识检索过程中用户需求模糊、不充分而难以准确获取的问题,文章通过分析用户需求的特点,将其区分为显性和隐性2部分,并结合概念图的思想设计了一种需求语义描述模型;以此为基础,结合交互式遗传算法的基本原理,探讨了交互式遗传算法在知识检索需求获取过程中的应用模式,并通过实验验证了模型及方法的可行性.
【总页数】6页(P353-358)
【作者】蒋翠清;易成成;杜伟
【作者单位】合肥工业大学,管理学院,安徽,合肥,230009;合肥工业大学,过程优化与智能决策教育部重点实验室,安徽,合肥,230009;合肥工业大学,管理学院,安徽,合肥,230009;合肥工业大学,管理学院,安徽,合肥,230009
【正文语种】中文
【中图分类】G354.2
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因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于云模型效能评估的Matlab实现
基于云模型效能评估的Matlab实现王旭辉;杨华;陈远【摘要】对基于云模型的系统效能评估方法及过程进行了简要的描述,用Matlab 代码实现了部分算法,代码经测试均可正确运行。
对云模型的研究和应用有一定的推广价值和研究意义。
%This paper describes the methods and processes for the system effectiveness evaluation based on cloud model,using Matlab to achieve part of the algorithm.Code in the text can be properly tested.And it has extension and research significance in the study and application of the cloud model.【期刊名称】《微型机与应用》【年(卷),期】2012(031)008【总页数】4页(P71-73,76)【关键词】Matlab;云模型;效能评估【作者】王旭辉;杨华;陈远【作者单位】重庆通信学院,重庆400035;重庆通信学院,重庆400035;重庆通信学院,重庆400035【正文语种】中文【中图分类】TP311.5对于一些复杂的系统，由于其不确定性即模糊性和随机性，很难准确地对其进行有效的效能评估。
因此需要一种评估方法，能够充分考虑到评估过程中出现的模型，同时能够有效而简便地实现定性与定量相互转换[1]。
云模型是由李德毅院士提出的一种定性定量互换模型，可将模糊性和随机性结合在一起，充分实现精确数值与定性语言之间的转换，可以有效地实现系统效能评估。
而Matlab既是一种直观、高效的计算机语言，同时又是一个科学计算平台。
它为数据分析和数据可视化、算法和应用程序开发提供了可靠的数学运算和高级图形绘制工具[2]。
【知识管理】企业知识管理成熟度评估(成熟度等级表)
企业知识管理成熟度评估知识管理的价值能否衡量？答案是能，早期因为知识本身的无形性质导致一些知识管理从业者认为知识管理的影响也是无形的。
但是事实上，公司能够而且确实衡量了知识管理的影响。
并且可以使用类似ROI（投资回报率）的指标对相关工作进行考核。
知识管理成熟度被分为5个阶段，以下就是一张完整的知识管理成熟度评估表，企业组织可以依据此表对自身所处阶段进行有效的评估，并且可以得知每个阶段应该展开的行动。
知识管理成熟度评估表阶段概述特征行动第一阶段：启动阶段基本的成熟度阶段，也是大多数组织开始其知识管理之旅的地方，在此阶段别，组织缺乏一致的流程或实践来成功识别、捕获、共享、传输和应用其核心知识。
随机和非正式的知识共享和转移，这反过来又不会对业务产生影响。
1.以组织中的领导者和其他人可以理解的方式解释知识管理。
2.描绘一幅引人注目的愿景，说明在业务成果方面可能实现的目标。
3.扩大主要利益相关者的兴趣和理解。
4.寻找最能从改进流程中获益的企业知识领域第二阶段：发展阶段建立知识管理战略的第一次迭代。
该战略应与组织更广泛的战略目标紧密联系，并应确定应用知识共享和转移方法的商业机会。
有评估机会和这些机会的价值，并在业务案例中有明确记录。
1.发展知识管理思想领导力并产生支持。
2.为综合知识管理战略创建和构建支持。
3.选择并争取商业机会来测试知识管理方法和工具。
4.寻找资源来支持最初的知识管理计划。
第三阶段：标准化阶段管理第2阶段中确定和定义的知识管理战略、流程和方法。
标准化是通过整合已在使用的知识管理方法和流程的最佳实践，并通过外部最佳实践增强结果以填补任何空白来实现的。
知识管理团队通常演变成一个共享资源或卓越中心，负责监督知识管理方法和过程。
监督包括：●确定应用选定的知识管理方法和流程的机会。
●为试点确保资金和资源。
●营销和传播战略。
1.管理知识管理方法和流程，使其标准化和可复制。
2.设计和实施试点机会。
3.吸取经验教训以促进方法的持续改进。
浅析基于MATLAB的图像分割方法
MATLAB 的图像分割方法蒋翠翠李明湖北武汉430079并借助 MATLAB 对几种边缘检测算子进行了详细的分析比较, 指出。
MATLAB———————————————————————————作者简介 :蒋翠翠, 女, 湖北天门人, 本科, 研究方向:软件工程, 通信工程。
标才能为我们提供高效、有用的信息。
这些目标一般对应图像中特定的、具有独特性质的区域。
图像分割 [1]就是将图像划分成若干个这样的有意义区域的过程, 各区域是具有相近特性的像素的连通集合。
图像分割是数字图像处理的重要技术之一, 其基础是像素间的相似性和跳变性。
图像分割技术主要分为四大类:阈值分割, 区域分割, 边缘检测和差分法运动分割 (主要针对运动图像的分割。
下面分别对前三类分割技术作简要介绍, 并重点对边缘检测技术的几种常用算子进行比较分析, 通过 MATLAB 数字图像处理工具编程实现基于各算子的边缘检测。
2. 基于阈值的图像分割阈值分割 [2]是一种常用的图像分割方法, 它主要利用图像中要提取的目标物与其背景在灰度特性上的差异,通过设置合适的灰度门限 (阈值 , 将图像的灰度划分为两个或多个灰度区间, 以确定有意义的区域或分割物体的边界。
阈值分割常用于图像的二值化处理, 即选择一个合适的阈值, 通过判断图像中的每一个像素点的特征属性是否满足阈值的要求来确定图像中该像素点是属于目标区域还是属于背景区域, 从而将图像转化成二值图像。
在用阈值法对图像进行分割时, 阈值的取值不同, 对于处理结果的影响很大。
阈值过大或过小, 都会导致分割的误差增大。
根据阈值选取的方法不同, 阈值分割可分为直方图阈值分割, 类间方差阈值分割, 二维最大熵阈值分割和模糊阈值分割。
3. 基于区域特性的图像分割图像分割的最终目的是把图像分成若干区域,根据区域的形成过程不同, 分割方法分为两种:区域生长法和区域分裂合并法。
区域生长法的主要过程是:从一个已知种子点开始, 依次检测其邻近点, 根据检测标准, 加入与其特性相似的邻近点形成一个区域, 在各个方向上生长区域, 当新的点被合并后再用新的区域重复这一过程, 直到没有可接受的邻近点时生长过程终止; 对于有多个目标区域的图像, 可在之前已划分的区域外再选取一种子点,按同样过程生成新的区域; 最终将图像分割成若干个目标区域。
Matlab学习系列21. 模糊综合评价
21. 模糊综合评价（一）模糊理论简述一、模糊集与隶属度用数学的眼光看世界，现象分为确定性现象、随机现象、模糊现象（如“今天天气很热”，“小伙子很高”等）。
其基本思想是，用属于程度代替属于或不属于（如某人属于高个子的程度为0.8）。
经典集合语言：只有两种情况，要么x ∈A 要么x ∉A , 用特征函数χA ()→{0,1}表示：1, ()0, A x A x x A χ∈⎧=⎨∉⎩模糊集合语言：用隶属度函数μA ()→[0,1]表示，它确定了X 上的一个模糊集A . μA (x )越接近1, 表明x 属于A 的程度越大。
注：一般用A (x )表示x 对模糊集A 的隶属度。
例1考虑年龄集U=[0,100]，O=“年老”，O 也是一个年龄集，u = 20 ∉ O ，u = 40 呢？Zadeh 给出了 “年老”集隶属度函数刻画：Y=“年轻”也是U 的一个子集，只是不同的年龄段隶属于这一集合的程度不一样，Zadeh 给出它的隶属度函数：例2设身高集U={140, 150, 160, 170, 180, 190}, “高个子集”A的隶属度可定义为140()190140xA x-=-。
实际问题中隶属函数常用模糊统计方法确定（统计隶属频率）。
二、模糊集的运算(1) 相等A=B ⇔A(x)=B(x), ∀x∈X(2) 包含A⊆B ⇔A(x)≤B(x), ∀x∈X(3) 并（∨表示取大运算）(A∪B)(x) = A(x)∨B(x) = max{A(x), B(x)}, ∀x∈X(4) 交（∧表示取小运算）(A∩B)(x) = A(x)∧B(x) = min{A(x), B(x)}, ∀x∈X(5) 余A c(x) = 1-A(x), ∀x∈X三、模糊矩阵设R=(r ij )n ×m 为矩阵，满足0≤r ij ≤1, 则称R 为模糊矩阵，当r ij 只取0或1时，R 称为布尔矩阵。
设A, B 分别为X 和Y 上的模糊集，X 与Y 之间存在模糊关系，可用n ×m 模糊矩阵R 表示，则B A R = 称为模糊变换。
基于大模型的知识管理专项模块评估
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知识管理的模型
知识管理的模型知识管理（Knowledge Management）是组织内部的一种战略性方法，旨在最大化知识的创造、分享和利用，从而提高组织的绩效和竞争力。
知识管理的最终目标是建立一个能够尽可能有效地利用组织内外部所有可用知识资源的系统。
知识管理的实践可以帮助组织更好地利用其知识和信息资源，从而更快地应对变化，更好地满足客户需求，实现持续竞争优势。
知识管理的概念和实践经历了多年的发展和演变，形成了各种模型和框架。
下面介绍几种知识管理的常见模型：一、SECI模型SECI模型是由日本学者Nonaka提出的一个著名的知识管理模型，它将知识转换分为社会化、外化、组合和内化四个过程。
社会化是指个人之间的知识共享和交流，外化是指将个人知识转化为组织可用的形式，组合是指将不同的知识结合起来形成新的知识，内化是指将组织的知识传递给个人并内化为个人知识。
SECI模型强调知识是通过人与人之间的互动和交流而产生的，促进知识的创造和共享。
二、知识转移模型知识转移模型是指在组织内部推动知识转移的理论框架。
这种模型强调知识从一个地方到另一个地方的传输和变换过程，并提供了一种方法来促进知识在组织内部的流动。
知识转移模型的核心是通过明确知识持有人和知识接受者的关系，确保知识的传递和共享。
这种模型有助于解决组织内信息孤岛问题，促进知识共享和利用。
三、知识创建模型知识创建模型是由日本学者Nonaka和Takeuchi提出的，它强调通过组织内部的创新和学习来促进知识的创造和转化。
知识创建模型分为隐性知识和显性知识，隐性知识是个人难以表达的主观知识，显性知识是可以明确表达和传递的客观知识。
知识创建模型的关键是将隐性知识转化为显性知识，从而实现知识的共享和传递。
四、知识生命周期模型知识生命周期模型将知识的发展过程划分为知识的创造、获取、分享、使用和保存等不同阶段。
这种模型帮助组织了解知识在不同阶段的特点和需求，从而设计相应的知识管理策略和活动。
基于Scrum的知识共享模型研究
基于Scrum的知识共享模型研究
蒋翠清;赵小英;梁昌勇;丁勇
【期刊名称】《情报杂志》
【年(卷),期】2011(030)003
【摘要】从知识共享的角度对流行的敏捷软件开发方法-Scrum展开研究.首先介绍了Serum开发方法,然后对Scrum敏捷开发过程中的人、知识和工具进行分析并提出了知识共享模型,最后结合笔者所在大学科研项目的实际案例探究了多Scrum团队之间的知识共享过程,为敏捷开发中的知识管理研究提供有用的参考.【总页数】5页(P101-105)
【作者】蒋翠清;赵小英;梁昌勇;丁勇
【作者单位】合肥工业大学管理学院,合肥,230009;过程优化与智能决策教育部重点实验室,合肥,230009;合肥工业大学管理学院,合肥,230009;过程优化与智能决策教育部重点实验室,合肥,230009;合肥工业大学管理学院,合肥,230009;过程优化与智能决策教育部重点实验室,合肥,230009;合肥工业大学管理学院,合肥,230009;过程优化与智能决策教育部重点实验室,合肥,230009
【正文语种】中文
【中图分类】TP311.5
【相关文献】
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2.基于SCRUM的大型软件开发模型的研究 [J], 孙开翠;杨立扬;
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浅析基于MATLAB的图像分割方法
浅析基于MATLAB的图像分割方法
蒋翠翠;李明
【期刊名称】《电脑与电信》
【年(卷),期】2010(000)006
【摘要】介绍了图像分割的基本理论和常用方法,并借助MATLAB对几种边缘检测算子进行了详细的分析比较,指出了不同算子的适用情况,提出了多种分割方法整合的观点.
【总页数】3页(P68-70)
【作者】蒋翠翠;李明
【作者单位】华中师范大学,湖北,武汉,430079;华中师范大学,湖北,武汉,430079【正文语种】中文
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MATLAB在现代管理中的应用
收稿日期:2002-10-31作者简介:蒋蓉(1962-),女,江苏常州人,常州纺织服装职业技术学院工商管理系讲师。
MATLAB 在现代管理中的应用蒋 蓉(常州纺织服装职业技术学院, 江苏 常州 213004)摘 要:采用MATLAB 软件可以方便地解决现代管理中的运筹学问题,本文结合实例,讨论了MATLAB 的应用。
关键词:MATLAB;运筹学;管理科学;应用软件中图分类号:F224-39 文献标识码:A 文章编号:1671-4644(2002)04-0017-04Application of MATLAB Software in Operational ResearchJIANG Rong(Changzhou Textile and Garment Institute,Changzhou 213004,China)Abstract:This article introduces the application of MATLAB and solves the problems of Operational Research by using this kind of new software.Key words:MATLAB;Operational Research;Software application1 引言MATLAB 是美国Ma thworks 公司开发的工程应用软件,现已成为工程学科计算机辅助分析、设计、仿真以至教学等不可缺少的重要工具。
该软件由MATLAB 主包、Simulink 组件以及功能各异的工具箱组成。
其中优化工具箱的应用包括:线性规划和二次规划,求函数的最大值和最小值,多目标优化,约束优化,非线性方程的求解等,其简洁的表达式、多种优化算法的任意选择、对算法参数的自由设置,可方便地使用优化方法。
采用MATLAB 可以方便地解决现代管理中的许多运筹学问题,本文结合实例,对此进行探讨。
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第30卷第12期 2007年12月合肥工业大学学报(自然科学版)JO U RN AL O F H EFEI U N IV ERSIT Y OF T ECH N OL O GYV ol.30No.12 Dec.2007收稿日期:2006-12-21;修改日期:2007-04-30基金项目:国家自然科学基金资助项目(70471046)作者简介:蒋翠清(1966-),男,安徽无为人,合肥工业大学教授,硕士生导师.知识管理评估模型及在M AT LAB 上的实现蒋翠清, 李有为(合肥工业大学管理学院,安徽合肥,230009)摘 要:文章提出了一个基于神经网络的知识管理评估模型,介绍了它的评价原理和学习算法,并介绍了一个在M A T L A B 软件上实现的实例;企业可以利用该评估模型对企业知识管理的效果进行大致的评估,为企业决策层提供参考。
关键词:知识管理;神经网络;M A T L A B 软件中图分类号:C931.1 文献标识码:A 文章编号:1003-5060(2007)12-1665-04Research on the knowledge management modeland its realization in MATLABJIANG Cu-i qing, LI You -w ei(Sch ool of M anagem ent,Hefei University of Technology,H efei 230009,Ch ina)Abstract:A know ledge management model based on neur al netw orks is pro posed,and its evaluation principles and learning algorithm are described.A n application ex ample using M AT LAB so ftw are ispresented.Enterprises can use this model to evaluate the effect o f know ledge manag em ent,and the ob -tained results are useful for decision -making m anagers.Key words:know ledg e manag em ent;neural netw ork;MAT LAB0 引 言21世纪已经进入了知识经济社会,当前企业的竞争不再是传统意义上的产品竞争,也不再只是以机械设备为代表的传统生产技术的竞争,而是以 软 的技术,即物质含量越来越少,人的思维方式和信息及智慧的含量越来越高为特征的 软 的技术竞争[1]。
竞争的主战场从技术前沿进一步向前推移,转入了技术的基础 知识的层面。
在微观层面上,知识生产力也已经成为企业竞争和发展的关键,企业知识管理正变得日益重要。
评估是管理中最重要的一环, 没有评估,就没有管理 ,任何政策的执行如果没有对其绩效进行评估就无法产生反馈信息,组织就无法了解执行的效果,以及方向是否正确,达成率如何,有什么问题及投资报酬率如何等等。
在实施企业管理过程中,企业都非常希望对知识管理进行评估,主要原因有以下几点[2]: 有效地沟通及了解知识管理推动的过程和目的; 管理员工的行为;确切地了解企业本身知识的竞争能力; 寻找知识管理推动失败的症结; 明确地把握资源的投资报酬率。
基于以上原因,企业知识管理评估引起了人们的广泛关注。
然而,目前在知识管理的主要评估方法中,定性化的评估太过于主观,容易被人有意操纵,而财务指标导向的定量化评估又太过于片面[3]。
对于企业来说,知识管理定性化的效益,是较难量化的部分,但这却是企业非常重要的根本核心能力。
因此,本文尝试用神经网络的方法对知识管理进行评估,并在M ATLAB 上实现。
这种方法可以将企业的定性化指标综合分析,对企业的知识管理绩效进行简单的评价。
虽然一个参数的输出结果过于简单,但可以为企业决策层提供很好地参考作用。
1 评价模型1 1 基于人工神经网络的知识管理评价原理将可以用于描述知识管理效果的一些对象特征信息作为神经网络的输入变量,将综合评价信息作为神经网络的输出变量。
首先,应用大量已知样本对该网络进行训练,使不同的输入向量得到相应的目标输出向量;然后,综合考虑训练结果的网络误差和收敛速度,选取最优隐藏神经元个数,神经网络所持有的那组权系数值、阈值,就是该网络自适应结果下的最佳内部表示;最后,将已训练好的神经网络对需要评价的对象进行评价。
神经网络作为知识管理的评价工具,不仅具有高准确性、高反应速度的优点,并且可以高度容忍 坏 的数据和干扰[4]。
不足的地方在于,需要对大量的数据进行预处理,并且只具有有限的测量性。
1 2 BP 网络设计BP 网络是一种单向传播的多层前向结构,具有三层或三层以上的神经网络。
本文应用目前算法发展最成熟的、应用最广泛的三层BP 网络对知识管理效果进行评价[5]。
对于一般的模式识别问题,三层网络就可以很好地被解决。
BP 神经网络的结构设计如图1所示,包括输入层、隐含层及输出层,上下层之间实现全连接,而每层之间无连接。
当在输入层输入知识管理评价指标后,神经元的激活值从输入层经中间层向输出层传播,在输出层的各神经元获得网络的输入响应;然后,按照减少目标输出和实际误差的方向,从输出层经中间层修正各连接权值;最后回到输入层。
随着这种误差逆转的传播修正,网络对输入模式响应的正确率不断上升。
图1 BP 神经网络图网络的结构参数非常重要,输入层和隐含层的神经元个数的选择在影响网络表达能力的同时,也影响网络的收敛速度。
本文在案例研究中,结合案例实际和相关资料,提取了6个较典型的指标作为输入神经元,即P 1为缩短产品的上市时间;P 2为节省的作业成本;P 3为顾客的保留率;P 4为专利权与授权收入比重;P 5为扩大市场占有率;P 6为提高的销售收入。
隐含神经元,通过设计一个隐含层神经元数目可变的BP 网络,通过误差对比,确定最佳隐含神经元的个数,在三层网络中,隐含神经元N 2与输入神经元N 1之间有以下相似关系:N 2=2N 1+1。
网络的输出只有一个神经元,是一个代数值,取值范围[0,1],表示企业知识管理综合评价结果。
由此,可按照如下的方式设计网络,网络的输入层神经元个数为6个,输出层神经元为1个,隐含层神经元为13个。
隐含层神经元不是固定的,需要经过实际训练的检验来不断调整。
对于P 这个1级指标,既可以通过直接的数据预处理来得到,也可以通过另一个子三层BP 网络来得到。
例如:市场占有率P 5指标的实现,可以通过三层BP 网络,将P 5作为子网络的输出神经元,输入神经元可以选取对于公司市场有影响的几个指标作为输入指标,具体的步骤和上述的方法相似。
1 3 BP 网络学习算法由于企业知识管理评价中所使用的各项指标之间,数值都相差很大,需要对它们进行预处理。
用归一化对数据进行处理,公式如下:x i 0=x i -x minx max -x min其中,x i 为第i 个指标值;x i 0为归一化后的第i 个指标值;x min 和x max 分别为第4i 个指标数值的最小和最大值。
(1)初始化。
给每个连接权值W ij 、V jt 、阈值 j 及 j 赋予区间(-1,1)内的随机值。
随机选取一组输入和目标样本p k =(a k 1,a k 2, ,a kn ),T k =(s k 1,s k 2, ,s k n )提供给网络。
(2)用输入样本p k =(a 1,a 2, ,a n ),连接权值W ij 和阈值 j ,计算中间层各单元的输入s j ,然后用s j 通过传递函数计算中间层各单元的输出b j ,即s j =ni=1wija i - j ,b j =f (s j )(j =1,2, ,p )利用中间层的输出b j ,连接权值W ij 和阈值 j 计算输出层各单元的输出L t ,然后利用传递函数计算各输出层各单元的响应C t 。
1666合肥工业大学学报(自然科学版)第30卷L t =nj =1v jt a i -r t ,C t =f (L t )(t =1,2, ,q)(3)利用网络目标向量T k =(y k 1,y k 2,y k n),网络的实际输出C t ,计算输出层的各单元一般误差d k t ,即d k t =(y kt -C t )C t (1-C t ) (t =1,2, ,q)(4)利用连接权值V jt ,输出层的一般化误差d k t和中间层的输出b j ,计算中间层各单元的一般化误差e t j,即e tj =qi=1d tvjtb j (1-b j )(t =1,2, ,q;j =1,2, ,p )(5)利用输出层各单元的一般化误差d k t 与中间层的输出b j ,来修正连接权值V jt 和阈值 j 。
v jt (N +1)=v jt (N )+ d kt b j(N +1)= (N )+ d k t(t =1,2, ,q;j =1,2, ,p ;0< <1) (6)利用中间层各单元的一般化误差e tj ,输入层各单元的输入p k =(a 1,a 2, ,a n ),来修正连接权值W ij 和阈值 j 。
w ij (N +1)=w ij (N )+ e k j a kij (N +1)= j (N )+ e kj(i =1,2, ,n;j =1,2, ,p ;0< <1) (7)随机选取下一个学习样本提供给网络,返回到步骤(3),直到m 个训练样本训练完毕。
(8)重新从m 个样本中随机选取一组输入与目标样本,返回步骤(3),直到网络全局误差E 小于预先设定的一个极小值,即网络收敛,如果学习次数大于预先设定的值,网络就无法收敛。
(9)学习结束。
2 知识管理评价模型的M AT LAB 实现利用上述的算法和网络结构对企业知识管理效果进行评价,本例只介绍最后一层BP 网络的实现,其他子BP 网络的实现方法完全相似。
选取20家企业的知识管理评价指标作为输入数据[6],首先对其进行规范化处理,利用标准归一化数据作为BP 网络的输入,见表1所列。
网络的训练过程是一个不断修正权值和阈值的过程,通过调整,使网络的输出误差达到最小,满足实际的需求,本例中的网络训练参数如下所示[7]:net.trainpar am.epochs=1000;net.trainpar am.go al=0 01;LP.lr=0 1;net=train(net,p ,t );其中,p 和t 分别为输入变量和目标变量,p从表1中得来,选取前12组为网络的输入变量。