基于Web的团队创新支持系统集成框架研究

知识创新是许多组织的重要竞争因素，现代组织越来越多地利用团队解决复杂的或者创新性的任务。然而，对于团队知识创新。目前普遍缺乏有力的创新支持手段。针对这样的问题，本文根据知识创新团队的工作过程，提出基于Web的团队创新支持系统(TCSS)的集成框架，分析系统的需求，设计团队创新支持系统的体系结构，并阐明系统的关键技术。     

跨组织任务型团队合作创新系统动力学模型与仿真

基于系统论的思想,将跨组织任务型团队合作创新系统视为动态创新系统,其中团队与任务间的知识互动过程可通过四个子模块进行描述,利用系统动力学方法,建立了各子模块的流图模型。模型仿真分析表明,合作创新过程中,任务冲突、知识吸收能力、团队间知识开放、团队间信任等因素对知识团队知识位势的增长起着促进作用,研究结论可为有效管理团队间合作创新过程提供理论指导。     

BP神经网络模型在地下水水质评价中的应用

运用人工神经网络理论和方法 ,建立了地下水水质评价的 BP神经网络模型 ,对肥城市 6眼水井的地下水水质进行了评价 ,并与综合指数法、模糊综合评判法的评价结果进行了比较 .结果表明 ,用 BP神经网络模型评价地下水水质是可行的 ,该模型具有很强的的学习、联想和容错功能 ,其分析结果和过程都接近人脑的思维过程和分析方法 ,使得地下水水质评价结果的精度大大提高 .     

团队创新气氛量表研究——基于长三角地区的实证分析

创新气氛测量工具的选择取决于创新气氛的研究层次.团队层面上创新气氛的测量工具为TCI(Team Climate Inventory)量表.通过对TCI量表相关研究的回顾,发现绝大多数国外研究支持TCI四因子模型和五因子模型.采用实证研究的方法对TCI量表进行修订,最终确定的量表包括目标认同,任务导向和创新支持,参与安全和团队互动共5个因子,25个题目,该结论与国外TCI量表五因子模型基本一致.未来可自主开发适合中国企业文化的团队创新气氛量表和对团队创新气氛进行关系研究.     

Elman与BP神经网络在矿井水源判别中的应用

介绍了Elman神经网络与BP神经网络,以谢一煤矿为例,分别利用Elman网络与BP网络,针对地下水化学特征分别建立突水判别模型,实例结果表明:Elman网络模型比BP网络模型具有更高的判别精度,更快的运算速度,更好的反应地下水系统特性,为矿井水害防治提供了一种辅助决策手段.     

基于大系统理论的高校科研创新团队知识创新过程管理

将大系统论应用于高校科研创新团队知识创新过程管理,阐述了高校科研创新团队内涵、结构及大系统特征,分析了高校科研创新团队知识创新管理的现状及存在的问题;建立了高校科研创新团队知识创新过程管理的大系统理论模型,并结合神经网络方法进行了实例分析.结果表明:基于大系统理论的高校科研创新团队知识创新过程管理模型能从高校科研创新团队知识创新的全局出发,定量地分析高校科研创新团队知识创新过程,提高了科研创新团队对信息的掌握、利用和分析能力,从而提高了领军人物对团队的预测、控制和决策能力.     

领导-成员交换关系对团队创新的影响

以社会交换理论和互惠理论为基础,选择团队层面领导-成员交换关系(LMX)与团队创新之间的关系为研究焦点,通过中介调节效应模型的构建对它们之间的影响机制进行分析。以35个团队为样本收集数据,实证研究结果显示:团队水平的LMX与团队合作和团队创新之间均存在显著的正相关关系;团队合作和团队创新之间也存在显著正相关关系,且团队合作在团队水平LMX对团队创新的影响路径中起部分中介作用;LMX差异对团队水平LMX和团队创新之间的关系起显著的调节作用。本文的研究结论丰富了现有的领导理论且对团队管理实践有一定指导意义。     

BP神经网络算法的改进及其应用

根据BP算法的基本原理,分析指出了BP算法存在着收敛慢、接近最优时易产生波动和振荡现象的原因。在此基础上,通过进一步研究,提出了一种新的改进BP算法。改进后的BP算法不仅运算速度有所提高,而且在一定程度上克服了易产生波动和振荡现象的问题。由于改进BP算法的每个权都能找到最优学习率,因此收敛精度得到了提高;并且该算法基本不受初始学习率的影响,因而避免了学习率选取的困难。图1,表3,参4。     

基于BP神经网络的预测方法应用研究

在分析神经网络用来预测的特点基础上,采用ＢＰ神经网络方法对浙江省未来若干年的茶叶产量进行预测,并将其预测结果与采用灰色系统方法预测的结果进行比较分析,表明该方法的预测效果较好,可以用来对经济作物的产量进行中短期预测。     

开放式团队创新研讨主题识别方法及其可视化

当前全球创新方向正在向开放式团队创新转变。开放式团队创新环境中,基于网络的电子研讨成为最基本、最重要的创新活动,及时准确地识别海量电子研讨信息的研讨主题,并通过可视化形象地展示给创新团队成员,对提高开放式团队创新的效率和质量至关重要。针对传统主题挖掘研究中存在的主要问题,提出了开放式团队创新研讨主题识别方法。该方法在文档建模阶段提出并建立了基于团队创新研讨信息本体和研讨树结构的研讨文本语义计算方法;在研讨主题聚类阶段,针对开放式团队创新研讨的短文本特征,运用AntSA算法对研讨文本进行聚类分析;并通过计算聚类结果中每个节点名词的研讨主题标签贡献率,识别每个类别的研讨主题。最后,根据所提出的开放式团队创新研讨主题识别方法,设计和开发了开放式团队创新研讨主题可视化系统,识别并直观显示各研讨主题间的语义关系和结构关系,并对其进行了实验研究。     

综合集成过程中研讨信息记录模式的识别方法研究

运用人工神经网络理论和方法,建立研讨信息记录模式识别模型,并经"基于WEB的开放式群体决策研讨平台GASS"研究项目的实际应用,表明该方法具有较强的学习、联想和容错功能,能够根据具体的研讨活动状况定量评价信息记录模式,改进了以往仅评主观选择研讨信息记录模式的方式,从而在综合集成体系中提供更加有效的决策支持.     

考虑团队分享和协同效应的团队员工多阶段激励模型

引入团队分享和协同效应,将个人激励与团队激励相结合,在显性激励模型的基础上考虑声誉激励的影响,建立多阶段员工激励模型,得到了引入声誉机制能够实现团队协作以及帕累托改进的条件,并且员工讨价还价能力越强,团队协同效应越大,越容易实现团队协作和帕累托改进。分析了基本工资、绩效工资、协同效应和团队分成等显性激励因素对员工努力程度及团队协作的影响,结果表明:基本工资对员工和团队都没有激励作用,绩效工资率和团队分享率越高,员工在本职工作以及在帮助其他员工上的努力程度越高,团队合作程度也就越高。最后,通过算例验证了所得到的结论并对参数的敏感性进行了分析。     

知识多样性及任务依赖性对团队绩效的影响

医生团队模式是在线健康咨询平台的一个新兴模式,借助信息技术,可以为患者提供更及时、更全面的咨询服务,对于合理匹配医生患者并促进分级诊疗有重要作用.运用团队绩效研究中的理论模型"投入-过程-输出"(Input-Process-Output,IPO)研究了虚拟医生团队成员间的知识多样性、任务依赖性如何影响团队绩效,并检验了...     

产品开发团队组织模式的自适应决策模型

为了缩短产品开发时间,要求开发团队组织模式与所开发的产品相适应。提出了3种典型的产品开发团队组织模式,并采用模糊神经网络方法,以产品特征因素作为输入,经训练后形成决策器,团队组织模式按照决策结果自适应地进行调整。给出的仿真结果证明了该方法的有效性。     

高校科研团队知识共享激励:一个理论分析

从激励作用机理方面集中探讨了高校科研团队如何实现有效的知识共享,具体研究了不同互依性下最优激励机制的差异。研究发现,当团队中科研人员仅存在产出互依性时,最优的激励机制为提供正向的个人激励和负向的团队激励;当团队成员存在知识互依性时,最优的团队激励应是正向的;团队激励对知识共享的作用是受个人激励调节的,团队奖励(或惩罚)首先会激励科研人员相互之间合作,而个人激励则会驱使科研人员利用好共享者所共享的知识;团队中科研人员的工作冲突水平对知识共享努力水平可能呈负向影响或是呈U型影响,这取决于个人激励和团队激励、知识互依性和产出互依性之间的关系。     

新型模糊神经网络控制器的设计及应用研究

讨论自组织竞争网络优化模糊神经网络的设计及应用研究。该设计方法运用自组织竞争神经网络（SCNN）来优化模糊神经网络结构,并采用遗传逄法来训练模糊神经网络的连接权参数,获得同时具有最佳结构和模糊神经网络（FNN）,船舶操纵的仿真结果表明此法明显优于传统的PID控制器。     

基于互惠偏好的多主体参与项目团队合作行为

多主体参与的项目团队合作模式将是未来发展的趋势,并且来自不同主体的团队成员的行为选择策略将会直接影响到团队的合作效率,甚至影响项目成败。依据社会偏好理论,在考虑代理人互惠偏好的前提下,构建了来自不同主体的多个代理人的项目团队委托代理模型,将代理人在完全理性条件下和互惠条件下的行为选择进行了比较,分析了互惠偏好对代理人努力选择、团队绩效和项目团队激励效果的影响。结果表明:互惠偏好对项目团队合作和团队绩效的促进作用并非具有绝对性,但能够提高利润分享的激励效果。最后,通过案例研究对理论研究结果进行了验证。     

编队协同空战的信息交互策略

通过分析现有空战指挥控制通讯方法在编队协同空战中的局限性，编队协同空战的指挥控制关系以及编队协同空战指挥控制对通讯的需求，指出编队协同空战的通讯指挥控制是一个递阶通讯关系。提出基于通讯时间区间和言语行为理论的编队协同空战的通讯行为。针对空战的任务阶段和作战态势对通讯的需求，设计了战役作战阶段和战术作战阶段的信息交互策略。并以2对4空战为例，进行了仿真。仿真结果表明有效的信息交互策略，可提供编队整体的作战效能。     

基于协同效应的团队合作激励因素研究

以博弈论为工具,在一个统一框架之下分析了企业薪酬制度、员工风险厌恶程度以及协同效应等激励因素对团队合作的影响.研究表明:较高的团队分成、较高的风险厌恶程度以及较强的协同效应有利于团队合作,而较高的晋升奖金和较低的风险厌恶程度不利于团队合作.而且,理论分析的结果也进一步证实:风险厌恶程度较高的员工之间更容易实现合作,规模适中的工作团队合作程度更高,而规模太小或规模太大的工作团队合作程度都较低.     

基于模糊神经网络局部强化学习在Robocup中的应用

针对Robocup仿真组比赛中智能体的配合与动作选取,将模糊神经网络（FNN）和局部协调图动态角色分配与传统Q-学习相结合,提出了基于模糊神经网络的局部Q-学习。采用该方法,有效抑制了仿真平台中的噪声干扰,提高了动作选取的精度,解决了传统Q-学习中Q表占用内存空间过大的问题,增强了系统的泛化能力,并进一步缩短了学习时间,更好的满足比赛实时性的要求。将其运用于仿真组比赛的传球和射门模型中,验证了该方法的有效性。