基于知識挖掘的企業(yè)管理集成系統(tǒng)研究.pdf

1、知識經(jīng)濟是以知識為基礎的一種新型的富有生命力的經(jīng)濟形態(tài)，知識不僅是新經(jīng)濟發(fā)展的動力，也是現(xiàn)代社會進步的重要資源之一。而現(xiàn)代科技所表現(xiàn)出的高度分化和高度綜合的特點，決定了任何單一組織都難以同時具備創(chuàng)新所需要的知識和能力。知識轉移、挖掘的方法與模型能有效利用智能計算原理來加快知識的發(fā)現(xiàn)、分類、提取、識別等過程，具有智能化、動態(tài)化、網(wǎng)絡化等特點，在客戶管理、企業(yè)資源計劃、供應鏈等知識管理中具有重要的應用前景。
　　 本文以智能知識管理

2、為主要研究對象，以知識轉移、挖掘、管理理論為基礎，以提高知識發(fā)現(xiàn)、分類、提取、識別的效率與效果為目的，對知識管理的理論體系作了全面、系統(tǒng)的總結與歸納，運用管理科學、信息技術等學科的內容與方法，對知識轉移、挖掘的方法進行了探討，并結合具體的管理應用實例建立具體的知識管理系統(tǒng)，取得了一定的研究進展。論文研究工作主要體現(xiàn)在以下幾個方面:
　　 首先，簡要描述了本文的研究背景、研究的目的和意義意義和主要研究內容及創(chuàng)新點，并對整個論文架構

3、進行扼要介紹。對知識與知識管理、知識轉移、知識發(fā)現(xiàn)的含義、國內外理論研究與應用的發(fā)展現(xiàn)狀及其知識轉移方法與模型進行了分析與比較。
　　 其次，根據(jù)知識發(fā)現(xiàn)和知識轉移的目的和要求，利用背景理論和先驗知識在知識表示與運行效率之間相均衡的基礎上，提出了一種基于個體免疫與群體進化機制于一體的一種高效的全局優(yōu)化搜索算法，著重新知識的發(fā)現(xiàn)和對高級規(guī)則的預測，有利于進化群體的相對穩(wěn)定和整體性能的提高，并可以在規(guī)則提取過程中保持較高的精確度。<

4、br>　　 第三，針對客戶知識管理系統(tǒng)中對知識發(fā)現(xiàn)與挖掘的目標與任務，結合數(shù)據(jù)挖掘技術與方法的特征與客戶知識管理的特點，運用關聯(lián)規(guī)則方法開發(fā)與研究了客戶知識挖掘系統(tǒng)，并給出了具體算法與程序。
　　 第四，在霍爾三維結構分析的基礎上，將ERP與KMS在方法論層面進行比較分析，提出了一種基于企業(yè)資源計劃的知識管理系統(tǒng)。通過對基于ERP和KMS的知識要素的動力學分析，對系統(tǒng)進行動態(tài)的模擬，以觀察系統(tǒng)在不同的組織狀態(tài)、不同的參數(shù)、不同

5、的知識要素輸入時所表現(xiàn)的行為和趨勢，從而研究知識轉移結構和動態(tài)行為，獲得豐富的信息，為選擇最優(yōu)的或次優(yōu)的方案提供有力工具。
　　 第五，在對風險知識發(fā)現(xiàn)、分類的基礎上，將定性分析與定量研究相結合，在對供應鏈風險及其特征描述的基礎上，分析了供應鏈風險管理的意義和重要性，將模糊優(yōu)化與知識挖掘的方法相結合，建立供應鏈風險決策優(yōu)化模型，以輔助供應鏈企業(yè)降低風險，提高抗風險能力。
　　 第六，從企業(yè)管理的目標以及知識需求的角度，闡