基于SEM算法的知识共享与技术创新关系研究∗

系统结构

基于SEM算法的知识共享与技术创新关系研究∗

胥珠峰1王久龙2

（1.河海大学商学院南京210098）（2.南京南瑞集团南京210098）

随着经济全球化，世界正在发生一场最深刻的变革，世界经济以“知识革命”为萌芽，逐渐进入“知识经济时代”；知识的创造、共享，技术的创新、改革，也为企业的生存和发展提出新的要求，论文采用结构方程算法（SEM）对知识共享与技术创新的影响因素算法进行实例分析，并加以算法评估，得到的结果显示：知识共享主体、知识共享渠道，市场需求，产品创新构思，技术开发平台等都会影响知识共享和技术创新的关系，通过SEM算法的分析修改，使得知识共享和技术创新产生显著性正向影响。

知识共享；技术创新；SEM算法；影响因素

Class NumberTP18

1 引言

随着经济全球一体化，知识经济的高速推进，企业、组织，团体之间的竞争也变得非常激烈［1～2］，技术的创新和知识的共享变成竞争中的核心，构建良好的知识共享体系和技术创新平台，有机结合两者之间的关系，有效地利用影响因素提高合作效率，处理好知识与创新的合作渠道，能为企业、组织、团体带来有用的价值和高效的利益。因此知识共享和技术创新成为“知识经济时代”发展的必然趋势和研究的热点［3～4］。

本文结合之前传统的结构方程算法（SEM）［6～7］，并进行算法优化，对于影响两者之间的因素进行分析，提出更为有效合理的方法提高两者之间的相关性。因此知识共享和技术创新的研究就具有很重要的理论意义和实践意义。为了解决因素的影响程度，很多文献提出很多优化算法对SEM算法进行求解［8］，有的将结构方程算法与FCM算法相结合［9］，取得了很好的结果。有的将蚁群算法与结构方程算法相结合，利用算法进行全局搜索。论文提出一种带交叉变异算子的优化算法，算法过程简易，通过调整参数容易实现算法结果。但是该算法也容易导致局部最优。所以将IX30算法也结合到结构方程算法中［10］，克服算法局部最优的缺陷。理论分析和实例表明，该算法是合理且有效的。

2 SEM算法建构

2.1算法理论

SEM算法是多元统计分析里面的一种经典的检验性方法［11］。这种算法不仅具备理论上的合理性，而且通过运用其对协方差矩阵上的变量探究，可以直观地探究出可观测变量与不可观测变量之间的关系以及各因数间的相互影响因素。进而可以判断变量间的直接和间接作用以及自变量和因变量之间的内在联系。因此，可以用SEM算法来探究知识共享与技术创新之间的影响因素以及各因素之间的关系［12］，SEM算法基本步骤如图1所示。

图1 SEM算法理论步骤

2.2算法建立

SEM算法的目标函数定义为

约束条件为：1）μij∈[0,1],1≤i≤c,1≤j≤n;2）

利用拉格朗日变换，可以导出目标函数的两个迭代公式：

其中，c是分类数，n是样本数，ci是第i组的分类中心，μij表示第j个样本属于第i组的归属度，U=[]μijn×c为划分矩阵，dij=‖‖ci-xj表示第i组的分类中心与第j个样本间的欧几里得距离，m∈[1,∞)是一个因素加权指数。SEM算法通过上述两个公式，进行简单迭代运算就可以得到X的一个最优划分：

SEM算法最为显著的两个特点是其可以评价多维的和相互关联的因素间的关系，还能够发现这些关系中没有察觉到的概念关系，而且能够在评价过程中解释误差。

2.3知识共享与技术创新建模

SEM算法中的知识共享的数学描述如下：设知识共享空间为m维，总影响因素数为n，第i个影响因素的位置表示为向量Xi=(xi1,xi2,…,xij,…, xim)，第i个影响因素的强度表示为向量Vi=(vi1,vi2,…,vij,…,vim)，第i个影响因素目前为止检测到的最优位置为pBesti=(pi1,pi2,…,pij,…,pim)，整个影响因素群目前为止检测到的最优位置为gBesti=(g1,g2,…,gj,…,gm)。每个知识共享影响因素的强度和位置按以下公式进行更新：

其中，1≤i≤n,1≤j≤m。vij(t)、vij(t+1)分别表示第i个因素在j维方向上的当前位置和更新后的位置，c1、c2为常量，称为加强因子，ζ、η为[0,1]的随机数。ω为惯性权重，其表达式为

知识共享水平影响因素涵盖许多不可直接测量获得的潜在变量，但可以通过直接观察测量出来的变量来代替这些潜在变量，而且我们允许这些变量之间可以存在一定的误差，这使得测量变量和潜在变量相关，同时也使得测量变量与潜在变量之间也存在着定量关系，这也反映了SEM算法与传统的统计方法相比，SEM算法能够更好地运用于解决实际社会问题。

3 适应度修正

SEM算法无论是适配标准还是继续修正，算法中f的适应度都会出现假设算法与观察数据间无法适配。由算法的其他适配指标可知，算法基本达到适配标准，只是个别指标还可以继续修正。一些学者认为已修正过的算法在特定的算法中适配良好，但是应用于样本中的另一组数据时可能会出现适配不足的情况，因而需要重新选取样本检验修正的算法。引入本文的算法是可接受的，为了改善算法的适配度，本文对算法进行修正。潜在变量和观察变量之间并不能增设路径，就能发现新的pBest与gBest，如此，SEM可以保证算法的适配性，不需要进行算法重设，但是鉴于某些指标还可以继续完善，SEM算法可以用适应方差来衡量：，其中fi为第i个影响的适应度，favg为当前知识共享影响因数的平均适应度。不妨定义相关知识共享因数之间的影响概率为

其中，k取[0,1]之间的任意整数，σv2的取值与实际情况有关，一般情况下系数取值为0.2。对gBest的前k维的每一维进行适配，表达式如下：gBestk=gBestk(1+ηr)，如“其中gBestk为gBest的第k维取值，η为常数，本文取η=0.168，r为[0,1]的随机生成数。

根据SEM中提供的修正指标，增设c为知识共享影响因子，其中样本相关向量维数为d，因此知识共享相关因数为c×d维变量，同样技术创新相关因数也应当为c×d维变量。

它们之间的结构为

适应度函数定义为

中止适配条件为：满足最大代数或J(μ,C)小于规定的ε或协方差矩阵不再改变，即|μi

k

j-μkij-1|≤ε。基于SEM算法的知识共享与技术创新关系可知，当研究人员在和谐、互信、以知识共享为荣的组织氛围中会倾向于共享自己的独有知识，也就是说在良好的团队氛围中，当团队领导重视知识共享时，就会创造更多学术交流、研讨会等形式的机会鼓励并促使团队成员进行共享，也就促成了知识共享交流平台的构建，才能对知识共享行为进行有效的激励，评价制度是激励制度的前提和基础，因此它们之间存在一定共变关系。这样能够更加合理地反映SEM算法的优越性。

然后将理论假设所的算法与所汇集的数据进行比对与评估，如果拟合度相近，则可确定算法的构建比较理想，如果拟合度相差甚远，则必须对算法的改正并分析其原因。算法的适配判断主要包含适配度的整体性、适配度的测量和适配度的结构完整性，当适配度的整体检验可以被识别与接受时才能说明所假设算法的正确性与可行性。

最后解释验证。本文对所获得的算法以及算法所获得的进行解释，得出最后相应的结果。如果算法适配度判断为不可接受，则需对其修正与完善并给出合理的解释。

4 实例分析

对知识共享和技术创新影响因素数据集进行分析。因素数据集包含150个样本，包括三类数据（a1，a2，a3），有六个采集数据｛X1，X2，X3，X4，X5，X6｝，数据类型记为｛d｝。对样本进行属性聚类。具体的影响因素参数数值如表1所示。

表1 影响因素数值表

根据样本，影响因素结合SEM算法求得

算法结果得出，（a1，a2）是相对性较强的影响因素，由（a1，a2）归纳出的即为最终的企业和组织加强的因素，使得知识共享和技术创新产生显著性正向影响决策。由于算法较易于导致局部最优，所以无法得出最小约得解。论文改进的SEM算法相比较更稳定，不会进入局部最优的错误结果。

5 结语

“知识经济时代”的来临使知识共享和科技创新成为企业、组织之间公平竞争的核心环节，知识有效地共享才能让知识发挥出自身的最大效用，达到知识的潜在巨大价值。本文以知识共享、技术创新为基础研究两者之间的关系，从SEM算法出发，分析两者之间的主要影响因素，采用SEM算法框架，提出一种带交叉变异算子的优化算法，调整不同的参数分析算法结果。将IX30算法也结合到结构方程算法中，克服算法局部最优的缺陷。理论和实例分析，算法是可行且有效的，对算法结果进行合理的统计分析以及对信认度、效度检验等进行改良验证了实验中的假设算法和实际观察数据信息之间的相似度，得出采用SEM算法和优化算法结合具有很强的实际意义和理论价值。

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Relationship Between Knowledge Sharing and Technology Innovation Based on SEM Algorithm

XU Zhufeng1WANG Jiulong2
（1.Business School，Hohai University，Nanjing210098）（2.NARI Group Corporation，Nanjing210098）

With the economic globalization，the world is undergoing a profound change that the world economy has gradually been entering the knowledge economy era.Enterprises attach importance to the creation and sharing of knowledge creation，knowl⁃edge sharing，knowledge technological innovation for survival and development.In this paper，the structural equation method（SEM）is used to analyze the influencing factors of knowledge sharing and technological innovation.The results show that the main factors influence the relationship between the knowledge sharing and technology innovation，including the knowledge sharing sub⁃ject，the knowledge sharing channel，and the market demand.And it has a significant positive impact between making knowledge sharing and technological innovation，through analysis and changing of the SEM model.

knowledge sharing，technology innovation，SEM algorithm，influencing factors

TP18

10.3969/j.issn.1672-9722.2017.05.019

2016年11月23日，

2016年12月3日

国家自然科学基金（编号：61272543）；国家科技支撑计划项目（编号：2013BAB06B04）；国家社会科学基金重大项目（编号：11&ZD168）；江苏省自然科学基金（编号：BK2012584）资助。

胥珠峰，男，硕士研究生，研究方向：软件外包、人力资源管理。王久龙，男，硕士，工程师，研究方向：分布计算与并行处理、数据管理。