基于SEM算法的知識共享與技術(shù)創(chuàng)新關(guān)系研究?

系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

基于SEM算法的知識共享與技術(shù)創(chuàng)新關(guān)系研究?

胥珠峰1王久龍2

（1.河海大學(xué)商學(xué)院南京210098）（2.南京南瑞集團南京210098）

隨著經(jīng)濟全球化，世界正在發(fā)生一場最深刻的變革，世界經(jīng)濟以“知識革命”為萌芽，逐漸進入“知識經(jīng)濟時代”；知識的創(chuàng)造、共享，技術(shù)的創(chuàng)新、改革，也為企業(yè)的生存和發(fā)展提出新的要求，論文采用結(jié)構(gòu)方程算法（SEM）對知識共享與技術(shù)創(chuàng)新的影響因素算法進行實例分析，并加以算法評估，得到的結(jié)果顯示：知識共享主體、知識共享渠道，市場需求，產(chǎn)品創(chuàng)新構(gòu)思，技術(shù)開發(fā)平臺等都會影響知識共享和技術(shù)創(chuàng)新的關(guān)系，通過SEM算法的分析修改，使得知識共享和技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)生顯著性正向影響。

知識共享；技術(shù)創(chuàng)新；SEM算法；影響因素

Class NumberTP18

1 引言

隨著經(jīng)濟全球一體化，知識經(jīng)濟的高速推進，企業(yè)、組織，團體之間的競爭也變得非常激烈［1～2］，技術(shù)的創(chuàng)新和知識的共享變成競爭中的核心，構(gòu)建良好的知識共享體系和技術(shù)創(chuàng)新平臺，有機結(jié)合兩者之間的關(guān)系，有效地利用影響因素提高合作效率，處理好知識與創(chuàng)新的合作渠道，能為企業(yè)、組織、團體帶來有用的價值和高效的利益。因此知識共享和技術(shù)創(chuàng)新成為“知識經(jīng)濟時代”發(fā)展的必然趨勢和研究的熱點［3～4］。

本文結(jié)合之前傳統(tǒng)的結(jié)構(gòu)方程算法（SEM）［6～7］，并進行算法優(yōu)化，對于影響兩者之間的因素進行分析，提出更為有效合理的方法提高兩者之間的相關(guān)性。因此知識共享和技術(shù)創(chuàng)新的研究就具有很重要的理論意義和實踐意義。為了解決因素的影響程度，很多文獻提出很多優(yōu)化算法對SEM算法進行求解［8］，有的將結(jié)構(gòu)方程算法與FCM算法相結(jié)合［9］，取得了很好的結(jié)果。有的將蟻群算法與結(jié)構(gòu)方程算法相結(jié)合，利用算法進行全局搜索。論文提出一種帶交叉變異算子的優(yōu)化算法，算法過程簡易，通過調(diào)整參數(shù)容易實現(xiàn)算法結(jié)果。但是該算法也容易導(dǎo)致局部最優(yōu)。所以將IX30算法也結(jié)合到結(jié)構(gòu)方程算法中［10］，克服算法局部最優(yōu)的缺陷。理論分析和實例表明，該算法是合理且有效的。

2 SEM算法建構(gòu)

2.1算法理論

SEM算法是多元統(tǒng)計分析里面的一種經(jīng)典的檢驗性方法［11］。這種算法不僅具備理論上的合理性，而且通過運用其對協(xié)方差矩陣上的變量探究，可以直觀地探究出可觀測變量與不可觀測變量之間的關(guān)系以及各因數(shù)間的相互影響因素。進而可以判斷變量間的直接和間接作用以及自變量和因變量之間的內(nèi)在聯(lián)系。因此，可以用SEM算法來探究知識共享與技術(shù)創(chuàng)新之間的影響因素以及各因素之間的關(guān)系［12］，SEM算法基本步驟如圖1所示。

圖1 SEM算法理論步驟

2.2算法建立

SEM算法的目標函數(shù)定義為

約束條件為：1）μij∈[0,1],1≤i≤c,1≤j≤n;2）

利用拉格朗日變換，可以導(dǎo)出目標函數(shù)的兩個迭代公式：

其中，c是分類數(shù)，n是樣本數(shù)，ci是第i組的分類中心，μij表示第j個樣本屬于第i組的歸屬度，U=[]μijn×c為劃分矩陣，dij=‖‖ci-xj表示第i組的分類中心與第j個樣本間的歐幾里得距離，m∈[1,∞)是一個因素加權(quán)指數(shù)。SEM算法通過上述兩個公式，進行簡單迭代運算就可以得到X的一個最優(yōu)劃分：

SEM算法最為顯著的兩個特點是其可以評價多維的和相互關(guān)聯(lián)的因素間的關(guān)系，還能夠發(fā)現(xiàn)這些關(guān)系中沒有察覺到的概念關(guān)系，而且能夠在評價過程中解釋誤差。

2.3知識共享與技術(shù)創(chuàng)新建模

SEM算法中的知識共享的數(shù)學(xué)描述如下：設(shè)知識共享空間為m維，總影響因素數(shù)為n，第i個影響因素的位置表示為向量Xi=(xi1,xi2,…,xij,…, xim)，第i個影響因素的強度表示為向量Vi=(vi1,vi2,…,vij,…,vim)，第i個影響因素目前為止檢測到的最優(yōu)位置為pBesti=(pi1,pi2,…,pij,…,pim)，整個影響因素群目前為止檢測到的最優(yōu)位置為gBesti=(g1,g2,…,gj,…,gm)。每個知識共享影響因素的強度和位置按以下公式進行更新：

其中，1≤i≤n,1≤j≤m。vij(t)、vij(t+1)分別表示第i個因素在j維方向上的當前位置和更新后的位置，c1、c2為常量，稱為加強因子，ζ、η為[0,1]的隨機數(shù)。ω為慣性權(quán)重，其表達式為

知識共享水平影響因素涵蓋許多不可直接測量獲得的潛在變量，但可以通過直接觀察測量出來的變量來代替這些潛在變量，而且我們允許這些變量之間可以存在一定的誤差，這使得測量變量和潛在變量相關(guān)，同時也使得測量變量與潛在變量之間也存在著定量關(guān)系，這也反映了SEM算法與傳統(tǒng)的統(tǒng)計方法相比，SEM算法能夠更好地運用于解決實際社會問題。

3 適應(yīng)度修正

SEM算法無論是適配標準還是繼續(xù)修正，算法中f的適應(yīng)度都會出現(xiàn)假設(shè)算法與觀察數(shù)據(jù)間無法適配。由算法的其他適配指標可知，算法基本達到適配標準，只是個別指標還可以繼續(xù)修正。一些學(xué)者認為已修正過的算法在特定的算法中適配良好，但是應(yīng)用于樣本中的另一組數(shù)據(jù)時可能會出現(xiàn)適配不足的情況，因而需要重新選取樣本檢驗修正的算法。引入本文的算法是可接受的，為了改善算法的適配度，本文對算法進行修正。潛在變量和觀察變量之間并不能增設(shè)路徑，就能發(fā)現(xiàn)新的pBest與gBest，如此，SEM可以保證算法的適配性，不需要進行算法重設(shè)，但是鑒于某些指標還可以繼續(xù)完善，SEM算法可以用適應(yīng)方差來衡量：，其中fi為第i個影響的適應(yīng)度，favg為當前知識共享影響因數(shù)的平均適應(yīng)度。不妨定義相關(guān)知識共享因數(shù)之間的影響概率為

其中，k取[0,1]之間的任意整數(shù)，σv2的取值與實際情況有關(guān)，一般情況下系數(shù)取值為0.2。對gBest的前k維的每一維進行適配，表達式如下：gBestk=gBestk(1+ηr)，如“其中g(shù)Bestk為gBest的第k維取值，η為常數(shù)，本文取η=0.168，r為[0,1]的隨機生成數(shù)。

根據(jù)SEM中提供的修正指標，增設(shè)c為知識共享影響因子，其中樣本相關(guān)向量維數(shù)為d，因此知識共享相關(guān)因數(shù)為c×d維變量，同樣技術(shù)創(chuàng)新相關(guān)因數(shù)也應(yīng)當為c×d維變量。

它們之間的結(jié)構(gòu)為

適應(yīng)度函數(shù)定義為

中止適配條件為：滿足最大代數(shù)或J(μ,C)小于規(guī)定的ε或協(xié)方差矩陣不再改變，即|μi

k

j-μkij-1|≤ε。基于SEM算法的知識共享與技術(shù)創(chuàng)新關(guān)系可知，當研究人員在和諧、互信、以知識共享為榮的組織氛圍中會傾向于共享自己的獨有知識，也就是說在良好的團隊氛圍中，當團隊領(lǐng)導(dǎo)重視知識共享時，就會創(chuàng)造更多學(xué)術(shù)交流、研討會等形式的機會鼓勵并促使團隊成員進行共享，也就促成了知識共享交流平臺的構(gòu)建，才能對知識共享行為進行有效的激勵，評價制度是激勵制度的前提和基礎(chǔ)，因此它們之間存在一定共變關(guān)系。這樣能夠更加合理地反映SEM算法的優(yōu)越性。

然后將理論假設(shè)所的算法與所匯集的數(shù)據(jù)進行比對與評估，如果擬合度相近，則可確定算法的構(gòu)建比較理想，如果擬合度相差甚遠，則必須對算法的改正并分析其原因。算法的適配判斷主要包含適配度的整體性、適配度的測量和適配度的結(jié)構(gòu)完整性，當適配度的整體檢驗可以被識別與接受時才能說明所假設(shè)算法的正確性與可行性。

最后解釋驗證。本文對所獲得的算法以及算法所獲得的進行解釋，得出最后相應(yīng)的結(jié)果。如果算法適配度判斷為不可接受，則需對其修正與完善并給出合理的解釋。

4 實例分析

對知識共享和技術(shù)創(chuàng)新影響因素數(shù)據(jù)集進行分析。因素數(shù)據(jù)集包含150個樣本，包括三類數(shù)據(jù)（a1，a2，a3），有六個采集數(shù)據(jù)｛X1，X2，X3，X4，X5，X6｝，數(shù)據(jù)類型記為｛d｝。對樣本進行屬性聚類。具體的影響因素參數(shù)數(shù)值如表1所示。

表1 影響因素數(shù)值表

根據(jù)樣本，影響因素結(jié)合SEM算法求得

算法結(jié)果得出，（a1，a2）是相對性較強的影響因素，由（a1，a2）歸納出的即為最終的企業(yè)和組織加強的因素，使得知識共享和技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)生顯著性正向影響決策。由于算法較易于導(dǎo)致局部最優(yōu)，所以無法得出最小約得解。論文改進的SEM算法相比較更穩(wěn)定，不會進入局部最優(yōu)的錯誤結(jié)果。

5 結(jié)語

“知識經(jīng)濟時代”的來臨使知識共享和科技創(chuàng)新成為企業(yè)、組織之間公平競爭的核心環(huán)節(jié)，知識有效地共享才能讓知識發(fā)揮出自身的最大效用，達到知識的潛在巨大價值。本文以知識共享、技術(shù)創(chuàng)新為基礎(chǔ)研究兩者之間的關(guān)系，從SEM算法出發(fā)，分析兩者之間的主要影響因素，采用SEM算法框架，提出一種帶交叉變異算子的優(yōu)化算法，調(diào)整不同的參數(shù)分析算法結(jié)果。將IX30算法也結(jié)合到結(jié)構(gòu)方程算法中，克服算法局部最優(yōu)的缺陷。理論和實例分析，算法是可行且有效的，對算法結(jié)果進行合理的統(tǒng)計分析以及對信認度、效度檢驗等進行改良驗證了實驗中的假設(shè)算法和實際觀察數(shù)據(jù)信息之間的相似度，得出采用SEM算法和優(yōu)化算法結(jié)合具有很強的實際意義和理論價值。

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Relationship Between Knowledge Sharing and Technology Innovation Based on SEM Algorithm

XU Zhufeng1WANG Jiulong2
（1.Business School，Hohai University，Nanjing210098）（2.NARI Group Corporation，Nanjing210098）

With the economic globalization，the world is undergoing a profound change that the world economy has gradually been entering the knowledge economy era.Enterprises attach importance to the creation and sharing of knowledge creation，knowl?edge sharing，knowledge technological innovation for survival and development.In this paper，the structural equation method（SEM）is used to analyze the influencing factors of knowledge sharing and technological innovation.The results show that the main factors influence the relationship between the knowledge sharing and technology innovation，including the knowledge sharing sub?ject，the knowledge sharing channel，and the market demand.And it has a significant positive impact between making knowledge sharing and technological innovation，through analysis and changing of the SEM model.

knowledge sharing，technology innovation，SEM algorithm，influencing factors

TP18

10.3969/j.issn.1672-9722.2017.05.019

2016年11月23日，

2016年12月3日

國家自然科學(xué)基金（編號：61272543）；國家科技支撐計劃項目（編號：2013BAB06B04）；國家社會科學(xué)基金重大項目（編號：11&ZD168）；江蘇省自然科學(xué)基金（編號：BK2012584）資助。

胥珠峰，男，碩士研究生，研究方向：軟件外包、人力資源管理。王久龍，男，碩士，工程師，研究方向：分布計算與并行處理、數(shù)據(jù)管理。