基于模糊神经网络的制造业企业知识管理风险研究

摘要

随着制造业信息化的发展,知识已经成为企业最重要的投入要素和核心资产,知识在企业价值的创造中起着关键作用。但是知识作为一种可开发的资源在其生产、共享、应用各阶段蕴含着不确定性,并且市场、金融、经济的全球化扩张导致各种不确定因素的增长,信息的不完备与非对称分布,又促使知识管理的风险进一步增大。对制造业企业而言,科学分析和有效应对知识管理风险已经成为迫在眉睫的一项重要工作。本研究也就是在这样一个大的背景下开展的,本文主要包含以下几个部分的内容:
　　 首先,阐述了知识管理的相关理论知识,制造业企业与知识管理的相互关系；分析了制造业企业知识管理的逻辑结构模型、相关技术和实施过程。
　　 其次,基于中外相关文献,归纳并详细分析了制造业企业知识管理风险的影响因素,进而通过问卷调查和统计分析,建立了相对科学而实用的制造业企业知识管理风险评价指标体系。
　　 最后,运用上述指标体系和模糊神经网络方法对若干样本企业的知识管理风险进行了实证分析；提出了样本企业规避知识管理风险的防范策略。

目录

文摘

英文文摘

图表清单

第一章 绪论

1.1 选题的背景与意义

1.1.1 选题的背景

1.1.2 研究的意义

1.2 国内外研究现状

1.2.1 国内外知识管理研究现状

1.2.2 国内外知识管理风险研究现状

1.3 研究思路与方法

1.3.1 研究思路

1.3.2 研究方法

1.4 研究内容与创新点

1.4.1 研究内容

1.4.2 主要创新点

第二章 制造业企业知识管理理论基础

2.1 制造业企业知识与知识管理内涵

2.1.1 制造业企业知识的分类和转化

2.1.2 知识管理内涵

2.2 制造业与知识管理关系分析

2.2.1 知识管理下的制造业

2.2.2 制造业企业中的知识管理

2.3 制造业企业知识管理的逻辑结构

2.4 知识管理相关技术

2.5 制造业企业知识管理实施

2.6 本章小结

第三章 制造业企业知识管理风险评价指标体系设计

3.1 制造业企业知识管理风险评价指标体系设计的原则与流程

3.1.1 评价指标体系设计的原则

3.1.2 评价指标体系设计的流程

3.2 制造业企业知识管理风险因素的归纳与分析

3.2.1 人因风险因素识别

3.2.2 文化风险因素识别

3.2.3 知识风险因素识别

3.2.4 系统风险因素识别

3.2.5 技术风险因素识别

3.2.6 组织风险因素识别

3.2.7 市场风险因素识别

3.3 制造业企业知识管理风险因素的问卷调查与统计分析

3.3.1 问卷调查的设计

3.3.2 调查对象的选择

3.3.3 描述性统计分析

3.3.4 效度检验

3.3.5 信度检验

3.3.6 制造业企业知识管理风险评价指标体系

3.4 本章小结

第四章 基于模糊神经网络的制造业企业知识管理风险评价模型

4.1 企业知识管理风险评价的基本方法及其优缺点

4.2 模糊逻辑模块

4.2.1 模糊集合及表示

4.2.2 隶属函数

4.2.3 模糊聚类算法

4.3 神经网络模块

4.3.1 神经网络的概念

4.3.2 B-P神经网络的结构设计

4.3.3 BP神经网络的学习算法

4.4 模糊神经网络应用于制造业企业知识管理风险评价

4.4.1 模糊理论与神经网络结合的可能性

4.4.2 模糊神经网络的构建

4.4.3 模糊神经网络的学习步骤

4.5 本章小结

第五章 若干制造业企业知识管理风险的评价与分析

5.1 样本企业的知识管理状况

5.2 有关数据的获取

5.2.1 输入层数据的获取

5.2.2 模糊层数据的获取

5.3 样本企业知识管理风险的评价结果及其分析

5.3.1 确定隐含层节点数

5.3.2 评价结果及其分析

5.4.样本企业知识管理风险防范策略

5.5 本章小结

第六章 总结与展望

6.1 总结

6.2 本研究的不足及未来研究的展望

参考文献

致谢

在学期间发表的论文及参加的研究课题

附录