39、如何提升创新文化与创新者能力

如何提升创新文化与创新者能力

1. 数据来源与问卷创建

创建半正式本体描述的数据源主要来自科学期刊文献。这些文献涉及个人能力、创新能力、创新诱导型组织文化与氛围以及创新过程等方面。通过文献回顾,确定了27项个人创新能力(Jussila等,2008)和22项组织创新促进因素与障碍(Suominen等,2008a)。

在第一阶段,使用evolute - system平台创建了两份自我评估问卷,用于收集数据并进行必要的计算操作,将数据汇总为集体结果。这两份问卷分别是包含103条陈述的创新能力问卷和包含94条陈述的组织创新问卷,均采用滑动量表,让回答者可以在个人范围内作答。人们主观评估个人能力,客观评估组织环境。此外,evolute - system使用模糊逻辑进行计算操作,以模拟人类模糊的推理过程。这两份问卷是根据所确定的能力以及组织促进因素和障碍制定的,每个能力、促进因素或障碍包含3至8条陈述供回答者作答。

经过细化阶段,生成了并行创建的半正式本体的第一版,多数个人变量与组织本体存在对应关系。

本体开发过程的下一阶段是评估阶段,包括通过基于网络的问卷进行测试运行访谈,以收集测试人员对这两个本体的意见。评估之后将进行新一轮的细化。

2. 案例测试运行

半正式本体完成后,在一所大学的教育与研究单位进行了测试。首先,个人创新能力的结果以条形图展示(图7)。n = 10表示10名员工参与回答,α = 0.05表示使用的显著性水平为0.05。结果总和分为三组:最显著组(黑色条形)、中间组(白色条形)和最不显著组(灰色条形)。

个人创新能力当前状态与未来状态之间的差距体现了创新张力,而组织创新促进因素和障碍当前状

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析仿真验证相结合。
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