学习型组织的复杂性管理思维创新

彼得·圣吉认为,系统的复杂性表现为动态性复杂和细节性复杂两种,处理这两种复杂性的思维方式分别是象思维和科学思维。而系统动力学综合了这两种思维,能准确而动态地处理系统的复杂性,为人类处理系统的复杂性提供了一个思考工具,实现了管理思维方式的创新。     

内部控制系统评价定量分析的数学模型

运用可靠性理论和数理统计知识来构建内部控制系统评价的数学分析模型,利用该模型可计算程序的可靠度和系统可靠度,从而判断内部控制的效果.通过敏感性分析得到结构重要性和可靠度重要性,据此判断程序可靠性对系统可靠性的影响程度,为内部控制系统改进提供支持.最后,分析了在评价中如何考虑成本的问题,以及参数的估计,这有利于提高模型的完整性和准确性.     

从复杂性的观点看学习型组织

传统的直线制组织管理模式的思想基础是机械还原论，不能适应时代发展的要求。学习型组织是针对19世纪、20世纪组织管理的弊端，全球经济的新环境与组织管理的新要求而提出的，是更具人性的复杂性组织。学习型组织重在强调思雏方式的变革，提升系统思雏的能力，从机械观走向系统观。从简单性思维走向复杂性思雏。     

系统论视角下的中石油内部控制

系统论认为:整体性、关联性、等级结构性、动态平衡性、时序性等是所有系统的共同的基本特征。中石油内部控制作为一个系统,同样具有上述特征。用系统论的观点分析和审视中石油内部控制系统的整体性、关联性及要素等级的结构性。用系统思维和系统方法指出了中石油内部控制的动态性及需要完善的方面。     

企业内部控制系统研究与评价

研究评价内部控制,从内部控制角度来审视现代企业管理的科学性、合理性,是２０世纪审计发展史上一个里程碑式的突破也是现代审计的重要特征之一。并就有关内部控制的若干理论问题进行了初浅的研究,探讨。     

组织知识屏蔽与知识延迟的复杂性--学习型组织的知识动力哲学初探

从知识动力学的角度，对组织中的知识屏蔽和知识延迟现象进行了复杂性分析。该理论框架对知识管理、知识创新和学习型组织的研究具有创新意义。     

组织学习协同性评价模型设计与应用

在分析组织系统学习协同要素的基础上，运用协同学理论构建组织学习的协同性评价指标体系和评价模型，通过实证研究对一些代表性企业进行协同性评价，以探索提升组织学习能力和效果的途径。     

自愿性内部控制审计、审计契约稳定性与审计费用

以2007~2016年中国沪深A股上市公司为样本,研究了内部控制审计制度变迁中自愿性内部控制审计对审计契约的影响,拓展了自愿性内部控制审计的经济后果的研究文献。实证研究发现,上市公司自愿性内控审计伴随着更低的审计师更换现象,但自愿性内控审计能显著降低审计师更换的概率仅适应于非国际四大的审计客户或重要性水平高的客户,即本土会计师事务所有可能为了保留重要客户而主动迎合上市公司的自愿性内控审计需求。然而,进入强制性内控审计阶段后,曾经的自愿性内控审计对审计契约的稳定效应不再显著。虽然上市公司自愿性内控审计没有显著提高其当期整体审计费用,但自愿阶段实施了内控审计的上市公司,其前期积累的工作经验能显著降低其强制性内控审计阶段的审计负担,即曾经的自愿性内控审计中积累的审计经验能在一定程度上发挥学习效应,且这种学习效用在非国际四大的审计客户中更为显著。     

内部控制信息披露的市场反应

对2006年上海证券交易所A股上市公司内部控制信息技露状况进行了分析，在此基础上结合超额收益法和多元回归分析方法考察中国资本市场对内部控制信息披露的市场反应。发现：详细披露内部控制信息的公司在年报公告日前后的累积超额收益较之简单披露的公司显著为正；进一步的回归分析显示：内部控制信息披露详细程度与事件期内的累积超额收益显著正相关。     

企业生命周期视角下的内部控制与公司绩效

内部控制的经济后果一直都是实务界和学术界关注的焦点。以2008~2012年沪深两市非金融类上市公司数据为依据,从企业发展的动态角度探讨在生命周期的不同阶段内部控制质量对公司绩效的影响。研究结果表明:成熟期的公司内部控制质量最高,衰退期的公司内部控制质量最低;在企业生命周期的不同阶段,内部控制质量对公司绩效的影响存在差异,成长期内部控制质量对公司绩效影响不显著,成熟期和衰退期内部控制质量与公司绩效表现出显著正相关,从相关系数来看,衰退阶段的公司内部控制质量对绩效的影响较大。     

基于极端学习机逆模方法的非线性内模控制

在基于输入输出数据的基础上,针对纯时滞系统,由极端学习机建立被控系统的最小相位系统的逆模,串接于被控系统前,实现基于极端学习机逆模方法的非线性内模控制。同时,推导出时滞内模控制系统的稳态误差,来评估内模控制系统的性能。将所提出的内模控制策略分别应用于时滞系统与连续搅拌釜反应器系统进行控制仿真,仿真实验说明基于极端学习机的逆模方法的内模控制系统是可行的,具有系统稳态误差小、鲁棒性强等特点。     

The Learning Control and Learning Adaptive Control of General Nonlinear Systems：MIMO Case

ＴｈｅＬｅａｒｎｉｎｇＣｏｎｔｒｏｌａｎｄＬｅａｒｎｉｎｇＡｄａｐｔｉｖｅＣｏｎｔｒｏｌｏｆＧｅｎｅｒａｌＮｏｎｌｉｎｅａｒＳｙｓｔｅｍｓ：ＭＩＭＯＣａｓｅＨＯＵＺｈｏｎｇｓｈｅｎｇａｎｄＨＡＮＺｈｉｇａｎｇ（ＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＡｐｐｌｉｅｄＭａ...     

组织的复杂性及其管理

组织是一种社会现象 ,具有复杂特性 ,组织管理问题非常复杂。国内外学者都对复杂性科学在组织管理中的应用做了探讨 ,并取得了一些有益的成果。现代组织管理模式 ,必须基于复杂性科学与系统科学 ,运用简单思维与复杂思维相结合、还原思维与系统思维相结合、形象思维与逻辑思维相结合的思维方法 ,把组织的确定性与不确定性统一起来 ,把“硬”管理与“软”管理结合起来 ,把学习型管理与智能化管理结合起来 ,把保持管理与创新管理结合起来。     

复杂适应组织变革中的变革体应用

复杂适应组织是在复杂动态变化环境条件下能够得到较好生存和发展的一种组织形态，在其自组织发展进程中变革体的工作至关重要。从分析复杂适应组织中变革体在促进自组织过程的作用着手，指出变革体推行组织变革的进程及相应技巧，以期为现实组织发展与变革提供指导意见。     

基于OS-LSSVMR内模控制的温室环境控制方法的研究

由于温室环境的复杂性,传统的控制方法很难对其进行有效的控制。基于OS-LSSVMR内模控制具有模型简单、鲁棒性好等特点,将其应用于温室环境的控制具有重要的意义。温室环境的OS-LSSVMR内模制控制方法,针对温室环境不易精确建模和不确定性的特点,构造温室环境输入输出的样本数据,采用OS-LSSVMR建立温室环境的正逆模型,用逆模型作为控制器,正模型预测输出,将预测误差作为控制的反馈,在模型偏离实际系统的情况下在线进行调整。通过三种SVM温室环境内模控制的仿真,说明了温室环境的OS-LSSVMR内模制控制效果较好,适合进一步在温室环境控制中推广应用。     

高管群体断裂带与企业内控质量

提升企业内部控制质量、防范内控危机是当前金融治理背景下财务领域的研究热点。使用聚类分析法计算上市公司高管群体断裂带,并考察其对企业内控质量的影响。研究发现,高管群体断裂带与企业内控质量显著负相关,且公司内部微观层面高管持股比例的增加会加剧两者之间的负相关关系,体现出高管持股的“盘踞效应”,而公司所在地宏观层面市场化程度的提升则会缓解两者之间的负相关关系。作用机制的检验显示,高管群体断裂带通过抑制管理层对内部控制的讨论与分析从而降低了内控质量;进一步区分断裂带类型后发现,基于深层特征形成的断裂带对于内控质量的负面影响显著高于表层特征断裂带。本研究丰富了断裂带理论的应用和内控质量影响因素的内涵,对于如何提升企业内控质量、规避非系统性风险具有一定的理论和现实意义。     

Evaluation of Organizational Learning Ability Based on Fuzzy C-means and Unascertained Measure

The purpose of objective and quantitative evaluating the organizational learning ability is to make the enterprise have reliable criterions and operable procedures during the process of improving the organizational learning ability and founding learning organization. In this paper, an evaluating indicator system is established by analyzing the whole process of organizational learning; both qualitative and quantitative analyses are used, and a new combined evaluating method is presented. A measurement case involving twenty enterprises is given to prove the validity of this method. In conclusion, learning strategies are presented according to measurement result. This paper applies 4 models synthetically. The evaluating effect is superior to other methods.     

基于T-S模型的迭代学习控制算法及其在机器人点位控制中的仿真研究

考虑了一类特殊的迭代学习控制问题，即用迭代学习方法解决机器人的点位控制问题。采用T-S模型描述机器人系统，在T-S模型的基础上，运用并行分配补偿方法(PDC)确定T-S模型的迭代学习控制器结构，并给出了误差收敛条件。为避免迭代过程的初始定位操作，丈中还设计了模糊循环迭代学习律。最后以在垂直面内运动的单关节的机器人为例说明了所提出方法的有效性。