Analysis of Spillover Effect in Cooperative Knowledge Innovation

IntroductionKnowledge spillover effect accelerates new knowledgecreation and increases productivity of other fir ms via non-freewill diffusion of knowledge .It manifests characteristicsof economic externality .Stephan Paula & Audretsch Davidstudy the process of knowledge spillover[1]. Knowledgespillover exists in the world, and influences fir m sperfor mance . MacDougall analyses general welfare effectof Foreign Direct Invest ment(FDI) ,and for the first ti me ,knowledge spillover was vie…     

基于集对分析的多值信息系统粗集模型及其约简

多值信息系统同时反映了信息的不确定性和不完备性.利用集对联系度定义了多值信息系统的上、下近似运算,并对这种情况下的决策表进行分析,根据该模型的特点提出了α分布约简和α分配约简.     

增强"思想道德修养与法律基础"教学实效性的思考

"思想道德修养与法律基础"是高校思想政治理论课新课程方案中四门课程之一,是一门用马克思主义理论指导大学生成长成才的课程。上好该课程应把握新课程基本精神和要求,深入研究教材,改革教学方法,更新教学手段,体现针对性,增强"基础"课教学的实效性。     

Expert discovery and knowledge mining in complex multi-agent systems

Complex problem solving requires diverse expertise and multiple techniques. In order to solve such problems, complex multi-agent systems that include both of human experts and autonomous agents are required in many application domains. Most complex multi-agent systems work in open domains and include various heterogeneous agents. Due to the heterogeneity of agents and dynamic features of working environments, expertise and capabilities of agents might not be well estimated and presented in these systems. Therefore, how to discover useful knowledge from human and autonomous experts, make more accurate estimation for experts＇ capabilities and find out suitable expert（s） to solve incoming problems （＂Expert Mining＂） are important research issues in the area of multi-agent system. In this paper, we introduce an ontology-based approach for knowledge and expert mining in hybrid multi-agent systems. In this research, ontologies are hired to describe knowledge of the system. Knowledge and expert mining processes are executed as the system handles incoming problems. In this approach, we embed more self-learning and self-adjusting abilities in multi-agent systems, so as to help in discovering knowledge of heterogeneous experts of multi-agent systems.     

企业系统管理模式的发展与优化

简要回顾传统企业系统管理模式及其优化，结合21世纪的新形势，对企业系统管理的发展与优化进行了系统思考，探索新经济条件下企业系统管理的发展方向及优化模式。     

人工神经元网络在空间数据挖掘与知识发现中的应用研究

对常用的空间数据挖掘方法进行分析，认为常用的统计学方法对数据的限制较多，且计算量较大，在应用中有一定的局限性。与此相反，神经网络方法由于其固有的自学习能力和抗干扰能力，在空间数所挖掘领域有着广泛的应用前景。最后在空间数据挖掘领域引入GSOM网络，用于空间聚类，通过实例证明，效果较好。     

知识经济与化学教育改革

介绍了知识经济时代化学教育改革的内涵和意义 ,同时也阐述了化学教育与社会经济科技发展的关系     

基于网络的问题解决模型学习系统的研究

本文介绍了问题解决模型理论，每个问题都用CSPN中唯一的（x,y）坐标点表示，通过实例进一步给出了最短问题解决路径的计算方法。根据这一问题解决模型，提出了基于网络的学习系统模式，并详细叙述了各部分的功能和作用以及该系统模式的应用意义。     

关于研究首都经济的若干理论思考

首都经济概念成立的前提是,它一定是一个完整的经济系统。这个系统至少包括：范围、规模、边界;内部结构和联系;体制模式和外部环境等一系列明确的规定性。首都经济有广义和狭义之分,狭义首都经济是指和首都功能相联系的经济,广义首都经济还包括北京经济。首都经济的第一个特征是服务经济,首都财政是首都经济的重要组成部分。以服务振兴首都经济是重要的战略选择。知识经济是首都经济的发展方向,但知识经济必须以强大的工业化     

自适应基因遗传算法及其在知识获取中的应用

本文针对基因遗传算法中杂交率和变异率的难以选取问题,提出了一种自适应基因遗传算法.该方法利用降半Г分布函数对杂交率和变异率进行自适应调整,以保证群体的多样性和进化过程的稳定性,克服算法的未成熟收敛问题.最后以故障诊断知识获取为例,阐述该方法的有效性.