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基于Lotka-Volterra生态模型的企业知识传播竞争机制研究
被引量：
7
1
作者
李凯
安实
+1 位作者
王成亮
朱晓霞
《研究与发展管理》
CSSCI
北大核心
2018年第3期75-84,共10页
针对企业多类型知识竞争的复杂情形,本文借鉴生态学理论分析知识竞争的生态特性,考虑知识共同竞争的相互作用及影响,基于Lotka-Volterra生态模型构建了企业知识传播竞争模型,探讨了企业内部知识种群竞争演化过程及自由竞争环境下知识竞...
针对企业多类型知识竞争的复杂情形,本文借鉴生态学理论分析知识竞争的生态特性,考虑知识共同竞争的相互作用及影响,基于Lotka-Volterra生态模型构建了企业知识传播竞争模型,探讨了企业内部知识种群竞争演化过程及自由竞争环境下知识竞争的稳定状态和演化过程.研究发现,知识种群间的相互作用对其传播结果有显著影响,通过分析企业知识传播竞争模型中知识种群构成的系数矩阵,可以预测和分析企业知识种群在自由竞争下的稳定情况、知识种群类型和演化过程.同时,企业可以通过改变知识种群的系数,达到选择和改变目标知识种群的目的,使之成为企业知识接受者所认可的主流知识.在此基础上,为企业选择和改变目标知识种群提出有针对性的建议,对企业知识管理具有指导作用.
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关键词
企业知识
知识扩散
竞争机制
LOTKA-VOLTERRA模型
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职称材料
一种基于极化分解特征和SVDD的扩展目标检测算法
2
作者
李强
姚远昕
孔祥琦
《电信科学》
2023年第10期64-73,共10页
多极化距离高分辨雷达是地面静止目标检测的重要手段,其回波中目标占据多个距离单元,成为扩展目标。传统基于回波能量的扩展目标检测方法的性能随信杂比的降低而下降。提出一种基于极化分解特征的扩展目标检测算法,利用目标和杂波之间...
多极化距离高分辨雷达是地面静止目标检测的重要手段,其回波中目标占据多个距离单元,成为扩展目标。传统基于回波能量的扩展目标检测方法的性能随信杂比的降低而下降。提出一种基于极化分解特征的扩展目标检测算法,利用目标和杂波之间的极化散射特性差异提升低信杂比下的检测性能。所提方法提取16种极化分解特征组成特征向量作为检测统计量,再使用支持向量数据描述(SVDD)算法估计判别门限。在判别门限的训练阶段,杂波数据的极化分解特征被提取用作训练数据。并且为保证虚警概率,在SVDD的目标函数中引入了两个惩罚参数。使用实测数据进行了实验验证,所提方法在戈壁背景、虚警概率为10-4、检测概率为90%的情况下,所需信杂比约为12.6 dB,相较于基于能量的对比方法降低约1.7 dB。
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关键词
极化高分辨雷达
扩展目标检测
极化分解
FAC-SVDD
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职称材料
题名
基于Lotka-Volterra生态模型的企业知识传播竞争机制研究
被引量：
7
1
作者
李凯
安实
王成亮
朱晓霞
机构
哈尔滨
工业
大学管理学院
工业和信息化部机关服务局
燕山大学经济管理学院
出处
《研究与发展管理》
CSSCI
北大核心
2018年第3期75-84,共10页
基金
国家自然科学基金资助项目"公共危机中伪信息的扩散机理与控制研究"(71301140)
河北省自然科学基金资助项目"公共危机伪信息扩散的网络拓扑与情景应对模型研究"(G2015203425)
文摘
针对企业多类型知识竞争的复杂情形,本文借鉴生态学理论分析知识竞争的生态特性,考虑知识共同竞争的相互作用及影响,基于Lotka-Volterra生态模型构建了企业知识传播竞争模型,探讨了企业内部知识种群竞争演化过程及自由竞争环境下知识竞争的稳定状态和演化过程.研究发现,知识种群间的相互作用对其传播结果有显著影响,通过分析企业知识传播竞争模型中知识种群构成的系数矩阵,可以预测和分析企业知识种群在自由竞争下的稳定情况、知识种群类型和演化过程.同时,企业可以通过改变知识种群的系数,达到选择和改变目标知识种群的目的,使之成为企业知识接受者所认可的主流知识.在此基础上,为企业选择和改变目标知识种群提出有针对性的建议,对企业知识管理具有指导作用.
关键词
企业知识
知识扩散
竞争机制
LOTKA-VOLTERRA模型
Keywords
enterprise knowledge
knowledge transmission
competition mechanism
Lotka-Volterra model
分类号
F270 [经济管理—企业管理]
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职称材料
题名
一种基于极化分解特征和SVDD的扩展目标检测算法
2
作者
李强
姚远昕
孔祥琦
机构
工业和信息化部机关服务局
中国
信息
通信研究院西
部
分院
国家无线电监测中心检测中心
出处
《电信科学》
2023年第10期64-73,共10页
文摘
多极化距离高分辨雷达是地面静止目标检测的重要手段,其回波中目标占据多个距离单元,成为扩展目标。传统基于回波能量的扩展目标检测方法的性能随信杂比的降低而下降。提出一种基于极化分解特征的扩展目标检测算法,利用目标和杂波之间的极化散射特性差异提升低信杂比下的检测性能。所提方法提取16种极化分解特征组成特征向量作为检测统计量,再使用支持向量数据描述(SVDD)算法估计判别门限。在判别门限的训练阶段,杂波数据的极化分解特征被提取用作训练数据。并且为保证虚警概率,在SVDD的目标函数中引入了两个惩罚参数。使用实测数据进行了实验验证,所提方法在戈壁背景、虚警概率为10-4、检测概率为90%的情况下,所需信杂比约为12.6 dB,相较于基于能量的对比方法降低约1.7 dB。
关键词
极化高分辨雷达
扩展目标检测
极化分解
FAC-SVDD
Keywords
polarimetric high resolution radar
range spread target detection
polarimetric decomposition
FAC-SVDD
分类号
TN956 [电子电信—信号与信息处理]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于Lotka-Volterra生态模型的企业知识传播竞争机制研究
李凯
安实
王成亮
朱晓霞
《研究与发展管理》
CSSCI
北大核心
2018
7
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职称材料
2
一种基于极化分解特征和SVDD的扩展目标检测算法
李强
姚远昕
孔祥琦
《电信科学》
2023
0
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职称材料
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