基于遗传算法的函数优化问题研究

介绍了利用遗传算法解决函数优化问题的一般思路。引入一个称为精华模型的变量,以协调群体的多样性和选择性压力;引入并使用了均匀交叉算子、均匀变异算子,能改进遗传搜索的局部搜索能力,并显著提高遗传算法求得全局解的能力。     

创新型大企业的自组织机理研究

以创新型大企业的内涵和星云结构的组织模式为基础,结合企业组织模式的发展趋势,综合运用自组织理论的耗散结构理论、协同学和超循环理论,对创新型大企业的星云模式的组织结构进行了全面分析,最终得出创新型大企业具备系统自组织的四个条件,包含进化系统必备的三个要素,在企业的演化过程中,可以实现从无序到有序的自组织演变的结论.     

基于DAHP的创新型大企业的竞争力评价

根据创新型大企业的内涵特征,建立了竞争力评价指标体系,运用德尔菲--层次分析法评价得出结论:创新型大企业具有很强的竞争力,将是我国经济发展跨跃的核心力量.     

基于过程模型的高新技术企业创新型人才激励机制构建研究

在当今知识经济时代,高新技术企业作为科技发展的主要载体,对国家经济发展起着至关重要的作用。众所周知,创新型人才是高新技术企业关键性战略资源。然而,目前部分高新技术企业对创新型人才的有效激励机制尚不健全,还存在一些不足之处。本文基于过程模型视角,根据高新技术企业创新型人才的特性,探讨了激励机制存在问题的本质原因,构建了适用于高新技术企业创新型人才有效激励机制。本文的研究为人力资源管理领域中的相关问题提供了一种新的模型和视角,具有一定的理论与应用价值。     

知识异质度推进企业创新的机制研究——基于文献回顾与整体框架构建

企业内外部异质性知识构成组合创新的基础,近年来大量学者探讨了知识异质度对企业创新的影响。在文献回顾的基础上,述评了知识异质度的概念内涵、测度方法以及内外部知识异质度的组合效应,剖析知识异质度对企业创新绩效的直接作用与间接效应,并在此基础上提出研究展望。     

基于专利大数据的企业成长性“高维云”预测模型构建及实证研究

[目的/意义] 采用企业专利大数据,构造高维云模型,预测企业成长性。[方法/过程] 选取中国股票市场创业板公司为研究对象,依据企业专利聚类结果,用逆向云模型多步式算法生成专利的云模型改造神经网络神经元,构造云模型;用因子分析计算企业的成长性并通过聚类分析分成4类;用云模型补充不平衡数据。[结果/结论] 研究表明,高维云神经网络能很好预测企业的成长性,准确性和稳定性得到提高,同时也表明企业专利对其成长性有重要作用。企业专利对成长性的影响是复杂的：专利同族数、发明专利占比、专利权利要求数对企业的成长性促进作用,而单纯专利数量有负面的影响。