kmpro谈知识管理如何规范运营

为了确保知识库能够及时更新和长效运行,需要建立一系列知识管理机制。这些机制包括知识管理岗制度、知识发布规范、知识更新制度、知识管理使用规范及知识考评制度。通过这些制度的实施,可以有效促进知识库的有效利用。

知识库初始化信息完成并上线后,正式进入运营阶段,为确保知识库及时更新、

长效运行,需要建立并实践相关管理机制,从kmpro的实际经验来看,客户必须

在系统建立后考虑开始建立以下知识管理运营的机制:
1)知识管理岗(知识组织)制度,知识库运营过程中,所涉及到不同岗位的岗

位职责要求,任职资格等。 通过对人力的规范,对每个岗位知识贡献的规范,

确保知识库有活水来源。
2)知识发布规范,知识库中所发布知识的格式要求、标题命名、必填项、用词

、字体大小等具体规范细节要求。 通过对知识标准的规范,确保入库的是知识

而非数据垃圾,或者无法辨认的信息噪音。
3)知识更新制度,各相关部门、岗位,知识更新频率、数量、时间、更新范围

的制度要求。通过更新制度的规范化,确保知识库的更新效率,不会因为更新不

及时造成实际用的与知识库的版本时间差过大。
4)知识管理使用规范,知识使用密级设定,保密要求,使用范围和版本应用规

定等。 确保知识应用过程中的安全、传播范围,避免知识库权限设定之外的其

他人为因素造成使用不规范,对组织造成伤害的情况。
5)知识考评制度,对突出知识贡献的情况予以表彰,对知识管理比较消极的予

以惩罚,逐步通过奖惩规定将知识管理纳入日常考核体系。 以正激励和负激励

相结合的方式,鼓励员工经常使用知识库,同时也惩戒哪些消极的,抵制的情绪

和做法。 字串4
通过知识管理相关制度的建立,把知识库从单纯的知识积累,转化企业知识的运

营。

以上内容由kmpro知识管理咨询案例整理而成(www.kmpro.cn)。

本文作者为kmpro首席分析师 王振宇

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(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)与多目标遗传算法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,体现了其科学性与实用性。; 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,提升科研可信度与效率;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与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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