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0引言虚拟型学习团队是由跨部门或跨组织边界,以及权威核心与知识或技能互补成员构成,以权威核心为交流平台,发掘新想法,并组织成员达到知识、经验的共享和项目集成的动态调整,在学习与创造中实现组织目标[1]。虚拟型学习团队概念的提出依赖于管理实践和组织理论发展的环境、虚 相似文献
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文章针对隐性知识的特征和隐性知识主体在交流共享中决策的特点,建立了基于理性选择的团队隐性知识共享长期性状模型.在此基础上,通过计算机的动态仿真,根据团队成员微观类型的改变,实现了对知识型团队长期合作过程中隐性知识共享性状分析.仿真结果表明,不同类型团队成员将会对团队长期发展产生影响,隐性知识共享过程中合理的控制和激励机制是保证团队长期稳定和发展的必要手段. 相似文献
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文章首先对虚拟团队的绩效进行了界定并对虚拟团队的评价特征进行了分析,借鉴平衡记分卡的思想构建了虚拟团队的绩效评价指标体系,进一步阐明该指标体系的内在因果关系,运用基于因子判断法的多层次模糊评价法,对虚拟团队绩效进行评价,从而为虚拟团队绩效管理提供方法支持。 相似文献
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虚拟科研团队以合作协同为主导,采取资源共享的联盟形式,达到科研资源优势互补和有效合作。文章针对虚拟科研团队知识人员的动态参与项目的分配难题,提出了虚拟科研团队网络均衡模型。在本模型中,考虑了知识人员培训、项目建设成本的因素,研究虚拟科研团队网络各层次类型知识人员数量的均衡分配资源调度,使用改进后的Frank-Wolfe算法,实现科研项目建设的高效性与优质性。 相似文献
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绩效评价与预测在虚拟成员企业日常运营活动和管理过程中起着核心的作用。文章提出了对虚拟成员企业进行阶段性绩效评价与预测的思想。通过模糊综合评估法计算出虚拟企业阶段性的绩效评价结果;建立了基于Markov链的虚拟成员企业阶段绩效预测模型,并通过实例对其进行了检验。 相似文献
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随着虚拟旅游日益流行,越来越多的虚拟旅游导航智能选择系统得到开发与应用。文章基于虚拟旅游导航智能选择系统改进优化了传统Floyd算法,并应用实例进行了相关验证。 相似文献
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文章借鉴学者们在消费者购买行为理论与模型中对风险感知的研究方法和内容,对创业团队成员在创业决策时风险感知进行了定义,从创业风险的内容入手对风险感知的构面进行了构建,通过文献分析总结了风险感知的影响因素,并对风险感知的计量进行了研究,进而得出创业团队成员决策的风险感知模型. 相似文献
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主成分抽取数量的确定是主成分分析中的关键问题。文章提出了一种新确定方法:首先基于原样本数据采用偏相关系数准则来确定主成分抽取的数量;然后基于再抽样样本数据来验证主成分数量模型的稳定性,并在SPSS环境下实现了该方法。实例应用表明该方法相比特征值大于1、Cattle Scree等准则,结果更客观、准确和稳定,可广泛应用于主成分分析、因子分析等相关研究中。 相似文献
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大型科研项目的研发必须按照优势互补、利益共享、风险共担的原则组建具有较强核心能力的攻关科研团队,才能得以顺利完成。在组建科研团队时,首先需要通过综合评价,确定最优的团队成员。常用的综合评价方法主要有Delphi法、AHP法、DEA法、模糊评价法、灰色综合评价等。可拓学把质与量有机地结 相似文献
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虚拟供应链成员企业间信任策略的博弈分析 总被引:1,自引:0,他引:1
随着网络通信技术的普及,为了更灵活、更快捷地满足企业间的合作需求,供应链逐渐出现了虚拟化的趋势。在虚拟供应链成员企业的合作过程中,信任是促进合作非常关键的因素。为说明虚拟供应链成员间信任的建立过程,文章运用一次博弈、无限次重复博弈以及进化博弈等相关理论进行了分析,指出完善第三方信息服务中心的职能对成员间信任的建立有重要作用。在此基础上。引入“个人实施”和“社会实施”的概念,说明了虚拟供应链中信任的维护机制及第三方信息服务中心在信任维护中所起的重要作用。 相似文献
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线性混合效应模型在许多科学领域都有重要应用,本文主要研究它的变量选择问题,我们推导了FIC变量选择准则,它通过选择能极小化感兴趣目标量之估计的均方误差的模型而提高估计效率。模拟结果表明本文提出的FIC准则与其他常用的模型选择准则相比具有较大的优势。 相似文献
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文章着重研究了带有有序分类变量的结构方程模型的模型选择问题,并将一个基于贝叶斯准则的统计量称为测度,应用到此类模型中进行模型选择。通过实例分析说明了上述方法的应用,并给出了根据贝叶斯因子进行模型选择的结果。 相似文献
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面对激烈的市场竞争,如何准确评价与选择企业的渠道合作伙伴,成为顺利开展渠道合作的关键。文章基于灰关联分析理论构造了评价及选择潜在渠道合作伙伴的指标体系和评价模型,应用了层次分析法确定渠道的各指标权重,并通过实证分析了渠道合作伙伴多层次灰色关联评价与选择,结果证明灰关联法是渠道合作伙伴选择评价的一种有效方法。 相似文献
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Copula函数在金融分析和风险管理中有广泛的应用,利用Copula函数可以构建组合风险资产的联合收益分布和资产之间的相关性.在构建Copula模型时,一个关键的问题就是如何选择最佳的Copula来拟合实际的金融数据.文章分析了Copula函数选择困难的原因,指出了现有的似然准则选择方法的不足,提出了基于参数Bootstrap技术的对数似然准则检验方法,考虑了更大范围的Copula函数族群,利用模拟实验检验了该方法的选择能力,模拟结果表明对于没有尾部相关性的Copula函数和具有较小的尾部相关性的Copula函数可以较好地进行区分,而且也能区分大部分的具有较大尾部相关系数的Copula函数.同现有的只能区分常见的几类Copula的似然准则选择方法相比,文章提出的方法可以在更大范围内识别不同的Copula函数. 相似文献