面向复杂产品系统的O-K学习超网络演化模型及其学习绩效影响机理研究
【学位授予单位】:东北大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2017
【分类号】:F224
【图文】:
东北大学博士学位论文逦第2章相关研究文献综述逡逑和“学习绩效”两个主题的研宄趋势,以CNKI的“学术趋势搜索”作为分析工具,逡逑进行了学术趋势分析,用“知识超网络演化模型/知识学习动态超网络模型”和逡逑“学习绩效”作为两个研宄主题对应的本体词源。图2.1和图2.2分别展示了两个逡逑研究主题的学术关注度和用户关注度(数据截至2017年6月30日)。逡逑
3.1.2学习网络的资源——知识(K)逡逑所谓资源,是对大量有用陈述的虚拟化抽象。复杂产品知识学习系统存在很逡逑多资源,既包括编码知识也包括缄默知识。复杂产品系统的知识学习成果、创新逡逑能力为外界所认识,一般需要通过具象化的最终产品——即知识体现依附性特征逡逑的特定载体,包括产品、文献、最终产品(例如飞机、船舶、机床等)等[29]。这逡逑些载体背后蕴藏着丰富的知识,包括生产知识、管理知识、工艺知识、市场知识逡逑等,通过文献和专利等载体进行挖掘的是编码知识,编码知识通常以论文、专利逡逑等为载体为人们所认识,通过文字可以识别;而设计研发、生产制造过程中的经逡逑验、熟练技能等是缄默知识。缄默知识虽然不能直接识别,但若将不同类缄默知逡逑识归纳为某名词或概念,就形成了编码知识。逡逑对于编码知识,目前不失一般性的知识发现方法是以语义分类为基础进行知逡逑识分类[149],本文遵循席运江等对知识领域的分割方法:以知识分类为基础,将逡逑知识按照学科或应用领域划分为若干知识领域,再逐步将每一知识领域划分为更逡逑
一知识点出发的0-K异质节点网络边知识流量的不同。逡逑3N4邋0-K学习超网络静态模型特征逡逑依据上述分析,复杂产品系统的多组织知识学习超网络如图3.2所示逡逑(organization-knowledge邋study邋super-network邋of邋CoPS,简称邋O-K邋学习超网络):逡逑z,,邋/逦^逦K-K邋网络邋7、、、逡逑^邋@/、、\逡逑/逦货._/逦'、逡逑丨:邋]'邋1、'邋/邋;逡逑岸邋W/邋y逡逑、、、、、逦一一-邋-’逡逑图3.2复杂产品系统的0-K学习超网络模型逡逑Fig.邋3.2邋0-K邋study邋super-network邋model邋of邋CoPS逡逑对于上述图形,从网络结构上分析,复杂产品知识网络是由0-0网络(包逡逑括0-0多组织学习网络与g0网络)、K-K网络、O-K映射共同构成,同时0-0逡逑多组织学习网络中又具有两层彼此嵌套的网络结构,共同构成0-K学习超网络,逡逑如图3.3所示。逡逑/邋A逦\逡逑I;邋\邋AM邋V.,逦;逡逑\邋g0网络丨逡逑—逦—"-一逡逑图3.3复杂产品系统的0-K学习超网络模型逡逑Fig.邋3.3邋0-K邋study邋super-network邋model邋of邋CoPS逡逑-38-逡逑
【参考文献】
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本文编号:2802348
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