基于复杂网络理论的组织学习知识传播模型研究

利用复杂网络理论,针对一般组织学习群体,在考虑统一知识吸收率的基础上.引入知识遗忘率因素,采用小世界网络模型来构建组织学习的知识传播模型,通过分析网络的平均知识水平、网络知识扩散的方差和变差系数,研究了组织内知识传播网络模型的传播效率,分析了网络的知识传播速率及网络的敏感性.最后.通过仿真模拟可以得出,基于小世界网络传播机制的具有遗忘因子的知识传播模型能较好地模拟组织学习网络的知识演化机制.     

知识网络合作效率影响因素的实证研究

对知识网络组织之间的合作效率的影响因素进行了研究,建立了概念模型。通过实证分析,表明知识网络成员的期望收益、学习能力、成员组织之间的关系强度、成员组织之间的相互信任、网络环境对知识网络合作效率有显著的正向影响作用,而成员组织之间的相互信任与成员组织的学习能力、成员组织之间的关系强度和网络环境等其它因素之间具有显著的相关关系。     

浅论网络学习社区的学习组织管理

从网络传播的角度,运用知识管理理论,对网络学习社区模型结构、协作性学习过程要素进行分析,探讨网络学习社区中信息管理与知识管理的关系及发展趋势。网络学习社区协作性学习的组织管理从信息管理走向知识管理,向文化管理迈进。     

组织间网络的学习与创新机制研究综述

组织间网络学习过程中的一系列行为可以划分为:知识共享、知识吸收和知识创新3个过程;创新主体主要表现为个体、组织和组织间3个层面;组织间网络的创新则是该3个层面的综合体。     

学术网络社区的知识传播机理研究

泛在知识环境使人类进入了一个前所未有的＂学习化社会＂,而学术网络社区正是促进教育终身性、主动性和教育的全民化的一个智能网络知识平台。本文重点阐述学术网络社区的四个知识传播机理,即知识建构机理、知识转移机理、知识共享机理和知识创新机理。     

浅析企业知识管理支撑体系的构建

企业在知识管理中要通过有计划、有目的地构建企业内部知识网络进行内部学习、构建企业外部知识网络进行外部学习,并且通过企业文化、组织结构的再造,有效地实现显性知识和隐性知识的互相转换,并在转换过程中创造、运用、积累和扩散知识,从而最终提高企业的学习能力、应变能力和创新能力。     

网络智能化教学模型的设计

依据现代网络教育的特点 ,提出一个网络智能化教学模型 ,并就其中知识组织结构作较详细的叙述 .该模型引入了计算机仿真技术和分布式对象技术CORBA ,在网络环境下实现计算机支持的协同学习功能 .     

推行知识管理 创造高校的竞争优势

知识管理是现代管理理念,对集知识生产、传播和应用于一体的高校具有重大的价值,新时期的高校要调整内部结构建立扁平化的网络组织结构;加强对知识的管理,促进知识的利用;激励组织不断学习,形成持续学习的学习研究型组织从而创造竞争优势,使之立于不败之地。     

隐性知识的E-Organizational Learning新探

学习型组织致力于创建组织学习的理论知识和实践工具,目的在于帮助人们建立一个值得向往和全身心投入的组织。学习型组织包括隐性知识和显性知识两个方面的学习,而隐性知识的E-Organizational Learning对组织学习具有更为重要的意义,文章从隐性知识概念的提出及类型、学习型组织的相关内容和隐性知识组织学习模式三个方面阐述隐性知识学习对于组织的重要性。     

论大学/企业(U/I)的合作创新

知识学习与组织学习的概念十分相近 ,两者都是指组织的学习行为。不同的是 ,知识学习是指一个组织以获取技术知识、以实现知识积累为目的的学习行为 ;组织学习是一个过程 ,在这个过程中组织各要素相互联系、整体发展 ,因而使组织中的个人知识转化为组织共有知识 ,并使组织能够很好地适应环境的变化[1]。技术学习的着眼点是学习行为 ,而组织学习指从事学习的实体是一个组织[2]。因此可以说 ,组织学习是知识学习的基础。随着知识对经济影响力的凸现 ,大学与企业的合作创新越来越成为知识获取的一种普遍的、重要的方式。U/I合作创新过程作为知…     

基于资源获取与组织学习视角的新创企业内部能力提升战略选择研究

内部能力提升乃新创企业紧迫使命,但现有企业能力提升研究主要以成熟企业为研究对象,忽视了新创企业特点。通过分析企业内部能力与资源、知识及组织学习关系,在研究新创企业资源获取与组织学习战略基础上认为,充分借助外部网络关系,采取外部化或内外结合的方式不失为新创企业内部能力提升首选战略。本研究有助于推动新创企业更好地实现内部能力提升。     

Self-organizing neural network that discovers surfaces in random-dot stereograms.

The standard form of back-propagation learning is implausible as a model of perceptual learning because it requires an external teacher to specify the desired output of the network. We show how the external teacher can be replaced by internally derived teaching signals. These signals are generated by using the assumption that different parts of the perceptual input have common causes in the external world. Small modules that look at separate but related parts of the perceptual input discover these common causes by striving to produce outputs that agree with each other. The modules may look at different modalities (such as vision and touch), or the same modality at different times (for example, the consecutive two-dimensional views of a rotating three-dimensional object), or even spatially adjacent parts of the same image. Our simulations show that when our learning procedure is applied to adjacent patches of two-dimensional images, it allows a neural network that has no prior knowledge of the third dimension to discovery depth in random dot stereograms of curved surfaces.     

面向MOOC的知识模型及可视化方法研究

针对传统网络教学缺乏个性化学习和深度学习的现象,基于建构主义学习理论,提出了面向MOOC的知识模型设计方案.从可视化角度对知识进行了分类,并在此基础上给出了知识模型的概念结构和数学表述.最后,基于该知识模型,分别论述了其静态特征和动态特征的可视化方法.实践证明,构建以面向MOOC的知识模型为核心的网络教学进程,能针对不同学习者个体,形成个性化教学;不仅能实现基本知识的教学,更能培养元认知能力,实现深度学习的目的.     

面向MOOC的知识模型及可视化方法研究

利用一种岩石裂隙水沙渗透试验系统开展了水沙在平面平行裂隙中流动的滞后性的试验研究,分析了渗流速度-压力梯度闭环曲线的特征,解释了滞后现象的原因.试验结果表明:当渗流速度由零增大到1.77 mm/s再减小到零时,渗流速度-压力梯度曲线自行封闭,形成滞环;由于裂隙开度、粗糙度、沙粒径和沙浓度的不同,滞回曲线呈现凸镜形、月牙形、"8"字形、勺形和裂缝形等多种形状;水沙混合液与岩石裂隙面的接触角变化引起回程中渗透速度沿裂隙宽度方向分布变化,这是岩石裂隙中水沙渗透存在滞后现象的主要原因;沙粒在岩石裂隙面的沉积、水沙在岩石裂隙中运动形态的转变、水沙混合液的粘塑性是岩石裂隙中水沙渗透存在滞后现象的重要原因.     

神经模糊网络自适应模糊控制研究

提出了一种由样品辨识、模糊推理和控制处理 3个子网模块构成的基于知识的多层神经网络 .这种网络由各子网分别构成并按照最初的模糊控制结构适当连接而建立 ,具有明确区分各组成子网功能及其知识流结构 .由于综合了模糊逻辑的推理过程及神经网络的学习能力 ,使它能够在其结构中以模糊规则的形式引入语言知识并通过网络的训练及自学习对这些知识进行加工 ,从而实现了真正意义上的自适应模糊控制器 .最后还讨论了这种 NFN网络在动态过程控制中的应用     

大学生网络自主学习的现状与对策

基于网络的自主学习成为大学生获取知识的重要途径和传统课堂学习的必要补充和有效拓展。实证调研的结果表明,大学生受环境因素、个体因素、学习特征因素的影响,自主学习的效果并不理想;同时发现,大学生网络自主学习存在网络学习资源不理想、教师指导作用弱、大学生自身学习能力不足等问题。为此,必须改善网络自主学习环境、加大网络学习资源建设力度、做好网络学习资源宣传、发挥教师指导作用、提高学生个体学习能力等措施,以提升大学生基于网络自主学习的效果。     

多智能体系统中具有先验知识的Q学习算法

为了提高多智能体系统中的典型的强化学习——Q学习的学习效率和收敛速度,充分利用环境信息和相关的专家经验,提出了具有先验知识的Q学习算法。利用模糊综合决策方法处理专家经验和环境信息得到Q学习的先验知识,对Q学习的初始状态进行优化。典型的足球机器人系统中的仿真实验结果表明:该算法使学习过程建立在较好的学习基础上,从而更快地趋近于最优状态,其学习效率和收敛速度明显优于普通的Q学习。     

个性化网络教学模型及实现策略研究

首先分析网络教学的理论模型，结合代理技术与分布对象计算技术，给出一个基于建构主义学习理论的个性化网络教学模型，论述个性化网络教学实现策略及实现参考模型，该模型基于知识应用模式及其建构的认知结构以及在此基础上的互动教学，支持分布式个性化网络教学．最后给出相应的样例及其分析．     

基于概念图的网络学习导航应用

网络学习中的海量信息和超媒体结构使得学习者在学习过程中出现“迷航”和认知超载.分析了网络学习导航和概念图的概念与特点,探讨了概念图用于网络学习导航的几种方式,研究了在课程知识概念图的基础上针对不同网络学习用户生成最佳学习路径的算法,从而实现了个性化学习,使整个学习过程具备一定的自适应性和智能性.