基于最小二乘支持向量机的知识发酵结果评价  

作　　者：李文元[1] 向雅丽[1] 张争龙[2] 

机构地区：[1]江苏大学管理学院,江苏镇江212013 [2]江苏大学计算机学院,江苏镇江212013

出　　处：《统计与决策》2013年第3期38-41,共4页Statistics & Decision

基　　金：教育部人文社会科学研究项目(11YJC630105);江苏省社会科学基金项目(10LD025);江苏大学高级人才基金资助项目(09JDG042)

摘　　要：知识发酵和生物发酵具有严重的相似性,文章借鉴生化反应中测量生成物浓度的思想,在知识发酵理论的基础上建立知识发酵结果评价体系。首次引进最小二乘向量机的方法(LS-SVM)对知识发酵后的结果生成的新知识存量和新知识酶进行综合评价,以便企业更好地了解知识发酵结果。实验结果表明LS-SVM建立的知识发酵结果评价模型拟合误差小、推广性能好,有利于企业了解和提高知识发酵水平,在知识管理领域将有很大的应用前景。

关 键 词：知识发酵 LS—SVM 评价体系 综合评价 

分 类 号：TP182[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]