46、知识管理与上下文感知问答系统的创新探索

知识管理与上下文感知问答系统的创新探索

1. 知识管理与Meta - Matrix框架

在当今竞争激烈的商业环境中,知识被众多组织视为战略资本资源。有效的知识管理能够简化和提升组织知识的共享、分发、创造与理解过程。而Meta - Matrix框架为组织知识管理问题的建模提供了一种全新的方法。

1.1 知识管理的重要性与多视角理解

知识管理旨在将正确的知识在正确的时间传递给正确的人,并助力人们共享信息并付诸行动,以提升组织绩效。对于知识的理解,存在五种不同的视角:
- 知识仅存在于人类思维中,如Nonaka(1994)的观点,与Churchman(1972)“知识存在于用户而非集合中”的概念相似。
- 知识是可存储和操作的对象。
- 强调知识的组织方式,以便于访问和检索。
- 知识是与应用相关的过程,关注知识的动态方面,如共享、创造、适应等。
- 知识具有影响未来行动的能力,学习和经验结合以解读信息并用于决策。

1.2 Meta - Matrix框架概述

Meta - Matrix框架是一种较新的数学方法,用于对组织系统的各种网络关系进行建模。它可被视为PCANS模型的扩展,PCANS模型的主要组件包括协作(社交)网络、任务网络和知识网络。与许多仅关注单一矩阵关系的网络方法不同,Meta - Matrix框架更为全面。

在Meta - Matrix框架中,组织可由人员、知识、资源、任务以及组织或群体等实体类(节点)来定义。ORA是一种网络分析工具,它使用Meta - Matrix框架的有限形式,包含四类节点:[A]人员(通常称为代理)、[K]知识、[R]资源和[T]

(Kriging_NSGA2)克里金模型结合多目标遗传算法求最优因变量及对应的最佳自变量组合研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了克里金模型(Kriging)多目标遗传算法NSGA-II相结合的方法,用于求解最优因变量及其对应的最佳自变量组合,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法首先利用克里金模型构建高精度的代理模型,逼近复杂的非线性系统响应,减少计算成本;随后结合NSGA-II算法进行多目标优化,搜索帕累托前沿解集,从而获得多个最优折衷方案。文中详细阐述了代理模型构建、算法集成流程及参数设置,适用于工程设计、参数反演等复杂优化问题。此外,文档还展示了该方法在SCI一区论文中的复现应用,体现了其科学性实用性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉优化算法和数值建模的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事仿真优化、实验设计、代理模型研究的相关领域工作者。; 使用场景及目标:①解决高计算成本的多目标优化问题,通过代理模型降低仿真次数;②在无法解析求导或函数高度非线性的情况下寻找最优变量组合;③复现SCI高水平论文中的优化方法,提升科研可信度效率;④应用于工程设计、能源系统调度、智能制造等需参数优化的实际场景。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现过程,重点关注克里金模型的构建步骤NSGA-II的集成方式,建议自行调整测试函数或实际案例验证算法性能,并配合YALMIP等工具包扩展优化求解能力。
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