【摘要】：復雜產(chǎn)品系統(tǒng)對于國家的經(jīng)濟發(fā)展具有基礎(chǔ)裝備作用,提升復雜產(chǎn)品系統(tǒng)的知識學習效率、實現(xiàn)技術(shù)升級是復雜產(chǎn)品系統(tǒng)跨越式發(fā)展的重要路徑。在現(xiàn)代化通訊技術(shù)迅猛發(fā)展的背景下,復雜產(chǎn)品系統(tǒng)的國際產(chǎn)業(yè)價值鏈不斷空間重構(gòu),知識活動的網(wǎng)絡(luò)化程度日益繁復。從網(wǎng)絡(luò)的視角構(gòu)建復雜產(chǎn)品系統(tǒng)的知識學習網(wǎng)絡(luò)模型,研究其動態(tài)演化,是復雜產(chǎn)品系統(tǒng)知識管理的理論需求,也是復雜產(chǎn)品系統(tǒng)知識創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)升級的實踐要求。目前關(guān)于復雜產(chǎn)品系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)模型的構(gòu)建方法、動力機制、生成機制和網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征等,仍然缺乏系統(tǒng)而深入的研究,阻礙了在研究模型基礎(chǔ)上深入探索知識學習績效影響機理,以及以理論推動復雜產(chǎn)品系統(tǒng)知識創(chuàng)新、產(chǎn)業(yè)升級。以此為出發(fā)點,本文主要工作包括:首先,基于復雜產(chǎn)品系統(tǒng)多組織知識學習的模式,構(gòu)建O-K學習超網(wǎng)絡(luò)靜態(tài)模型,并結(jié)合復雜產(chǎn)品系統(tǒng)知識學習活動的獨特性,借鑒GUSA模型演化特性,提煉O-K學習超網(wǎng)絡(luò)動態(tài)演化模型的動力機制;其次,O-K學習超網(wǎng)絡(luò)動態(tài)模型以項目團隊組建為驅(qū)動機制,在基于靜態(tài)模型分析復雜產(chǎn)品系統(tǒng)多組織節(jié)點知識多維屬性特征及其指標的基礎(chǔ)上,考慮知識屬性評價語言的模糊性特征,以及以個性化優(yōu)勢權(quán)重參與競優(yōu)的評價思想,開發(fā)直覺不確定模糊區(qū)間值加權(quán)幾何算子(Ⅰ-ⅡFWG集成算子),并基于該算子進行項目團隊成員擇優(yōu)和團隊組建;第三,研究O-K學習超網(wǎng)絡(luò)的知識學習過程及演化機制。依據(jù)系統(tǒng)動力學相關(guān)理論,深入分析復雜產(chǎn)品系統(tǒng)一個知識學習周期中的知識匯集、知識轉(zhuǎn)移、知識擴散等知識學習內(nèi)容,在知識學習周期循環(huán)的基礎(chǔ)上提出O-K學習超網(wǎng)絡(luò)的動態(tài)構(gòu)建算法、生成機制,并提出O-K學習超網(wǎng)絡(luò)演化模型的兩個特征指標;第四,以項目團隊特征為切入點,深入O-K學習超網(wǎng)絡(luò)演化過程,基于仿真實驗探索項目團隊特征、多組織合作網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)對學習績效的影響機理,并通過應用案例提出管理啟示和相關(guān)政策建議。
【學位授予單位】：東北大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：F224
【圖文】：

東北大學博士學位論文邐第２章相關(guān)研究文獻綜述逡逑和“學習績效”兩個主題的研宄趨勢，以ＣＮＫＩ的“學術(shù)趨勢搜索”作為分析工具，逡逑進行了學術(shù)趨勢分析，用“知識超網(wǎng)絡(luò)演化模型／知識學習動態(tài)超網(wǎng)絡(luò)模型”和逡逑“學習績效”作為兩個研宄主題對應的本體詞源。圖２．１和圖２．２分別展示了兩個逡逑研究主題的學術(shù)關(guān)注度和用戶關(guān)注度（數(shù)據(jù)截至２０１７年６月３０日）。逡逑

３．１．２學習網(wǎng)絡(luò)的資源——知識（Ｋ）逡逑所謂資源，是對大量有用陳述的虛擬化抽象。復雜產(chǎn)品知識學習系統(tǒng)存在很逡逑多資源，既包括編碼知識也包括緘默知識。復雜產(chǎn)品系統(tǒng)的知識學習成果、創(chuàng)新逡逑能力為外界所認識，一般需要通過具象化的最終產(chǎn)品——即知識體現(xiàn)依附性特征逡逑的特定載體，包括產(chǎn)品、文獻、最終產(chǎn)品（例如飛機、船舶、機床等）等［２９］。這逡逑些載體背后蘊藏著豐富的知識，包括生產(chǎn)知識、管理知識、工藝知識、市場知識逡逑等，通過文獻和專利等載體進行挖掘的是編碼知識，編碼知識通常以論文、專利逡逑等為載體為人們所認識，通過文字可以識別；而設(shè)計研發(fā)、生產(chǎn)制造過程中的經(jīng)逡逑驗、熟練技能等是緘默知識。緘默知識雖然不能直接識別，但若將不同類緘默知逡逑識歸納為某名詞或概念，就形成了編碼知識。逡逑對于編碼知識，目前不失一般性的知識發(fā)現(xiàn)方法是以語義分類為基礎(chǔ)進行知逡逑識分類［１４９］，本文遵循席運江等對知識領(lǐng)域的分割方法：以知識分類為基礎(chǔ)，將逡逑知識按照學科或應用領(lǐng)域劃分為若干知識領(lǐng)域，再逐步將每一知識領(lǐng)域劃分為更逡逑

一知識點出發(fā)的０－Ｋ異質(zhì)節(jié)點網(wǎng)絡(luò)邊知識流量的不同。逡逑３N４邋０－Ｋ學習超網(wǎng)絡(luò)靜態(tài)模型特征逡逑依據(jù)上述分析，復雜產(chǎn)品系統(tǒng)的多組織知識學習超網(wǎng)絡(luò)如圖３．２所示逡逑（ｏｒｇａｎｉｚａｔｉｏｎ－ｋｎｏｗｌｅｄｇｅ邋ｓｔｕｄｙ邋ｓｕｐｅｒ－ｎｅｔｗｏｒｋ邋ｏｆ邋ＣｏＰＳ，簡稱邋Ｏ－Ｋ邋學習超網(wǎng)絡(luò)）：逡逑ｚ，，邋／邐＾邐Ｋ－Ｋ邋網(wǎng)絡(luò)邋７、、、逡逑＾邋＠／、、＼逡逑／邐貨．＿／邐＇、逡逑丨：邋］＇邋１、＇邋／邋；逡逑岸邋Ｗ／邋ｙ逡逑、、、、、邐一一－邋－’逡逑圖３．２復雜產(chǎn)品系統(tǒng)的０－Ｋ學習超網(wǎng)絡(luò)模型逡逑Ｆｉｇ．邋３．２邋０－Ｋ邋ｓｔｕｄｙ邋ｓｕｐｅｒ－ｎｅｔｗｏｒｋ邋ｍｏｄｅｌ邋ｏｆ邋ＣｏＰＳ逡逑對于上述圖形，從網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)上分析，復雜產(chǎn)品知識網(wǎng)絡(luò)是由0－0網(wǎng)絡(luò)（包逡逑括０－０多組織學習網(wǎng)絡(luò)與ｇ０網(wǎng)絡(luò)）、Ｋ－Ｋ網(wǎng)絡(luò)、Ｏ－Ｋ映射共同構(gòu)成，同時０－０逡逑多組織學習網(wǎng)絡(luò)中又具有兩層彼此嵌套的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，共同構(gòu)成0－Ｋ學習超網(wǎng)絡(luò)，逡逑如圖３．３所示。逡逑／邋Ａ邐＼逡逑Ｉ；邋＼邋ＡＭ邋Ｖ．，邐；逡逑＼邋ｇ０網(wǎng)絡(luò)丨逡逑—邐—＂－一逡逑圖３．３復雜產(chǎn)品系統(tǒng)的０－Ｋ學習超網(wǎng)絡(luò)模型逡逑Ｆｉｇ．邋３．３邋０－Ｋ邋ｓｔｕｄｙ邋ｓｕｐｅｒ－ｎｅｔｗｏｒｋ邋ｍｏｄｅｌ邋ｏｆ邋ＣｏＰＳ逡逑－３８－逡逑

【參考文獻】

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本文編號：2802348