大数据环境下知识转移时间优化研究

随着大数据时代的到来,知识转移影响因素发生了巨大的变化.通过深入分析大数据环境下知识转移的特性,对大数据环境下的创新网络进行了界定.在此基础上,充分考虑到大数据环境下知识转移主体和知识种类等因素的变化,建立大数据环境下以企业期望利润现值最大化为目标的知识转移最优时间优化模型.然后,对模型进行参数设置,求解知识转移最优时间.仿真实验结果不仅验证了模型的有效性,还得出了对管理有实际应用价值的结论与启示,能为大数据环境下企业确定最优知识转移时间、提升知识转移效率提供决策依据.     

高技术企业技术创新网络中知识转移时间优化研究

在分析高技术企业技术创新网络中知识分类及特性的基础上, 考虑技术创新网络中影响知识转移的知识吸收能力、网络知识更新率、折现率、转移时间、市场占有率及产品生命周期等因素, 建立了期望利润随知识转移时间变化的模型; 并模拟现实情况, 对模型的参数进行了设置, 通过设定的参数求出最优知识转移时间, 对模型进行有效性验证. 模拟结果验证了模型的有效性和最优知识转移时间的合理性. 通过大量模拟实验数据及与已有研究成果的对比分析, 表明本模型具有通用性, 可以为企业确定最优知识转移时间提供决策依据.     

高技术企业技术创新网络的系统动力学建模与仿真

在深入分析高技术企业技术创新网络系统的构成要素及各要素相互关系的基础上,建立了能够刻画高技术企业技术创新网络发展变化的因果关系图与系统动力学模型。并用系统动力学建模工具软件Vensim实现了该模型.同时采用国家高技术产业统计年鉴公布的数据,对模型的有效性进行了验证,实验结果表明模型计算出来的数据与实际数据非常吻合.表明系统动力学方法能够有效模拟协作研发、标准化以及知识转移对高技术企业技术创新网络的发展影响.作为模型的应用,对今后几年高技术企业技术创新网络系统的关键指标进行了预测,并提出了为提高关键指标应采取的措施,为管理决策提供了参考依据.     

创新网络中知识转移主体合作决策方法研究

创新网络中主体的合作与资源共享必然伴随着知识转移,合作主体的选择是知识转移活动必须要考虑的问题．通过深入分析创新网络中知识转移主体合作的影响因素,提出了知识转移主体合作的评价指标体系．并在此基础上,利用多目标优化决策理论,建立了主体合作的定量决策模型．即使在知识转移主体特征变化较大的情况下,模型还能综合考虑各种因素对决策的影响,给出合理的最佳的主题选择方案．另外,模型能对优选方案进行排队,能为决策者提供丰富的决策支持信息．