| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-30页 |
| ·研究背景与目的 | 第9-14页 |
| ·研究背景 | 第9-10页 |
| ·研究意义 | 第10-13页 |
| ·研究目的 | 第13-14页 |
| ·国内外研究现状 | 第14-26页 |
| ·企业知识创新模型研究现状 | 第14-22页 |
| ·企业知识创新能力影响因素研究现状 | 第22-24页 |
| ·企业知识创新能力评价研究现状 | 第24-26页 |
| ·研究内容与技术路线 | 第26-29页 |
| ·研究内容 | 第26-28页 |
| ·技术路线 | 第28-29页 |
| ·本文创新点 | 第29-30页 |
| 第二章 相关概念和理论 | 第30-51页 |
| ·知识型企业内涵与特征 | 第30-34页 |
| ·知识型企业内涵 | 第30-31页 |
| ·知识型企业类别 | 第31-32页 |
| ·知识型企业特征 | 第32-34页 |
| ·知识创新理论 | 第34-39页 |
| ·知识创新的内涵 | 第34-36页 |
| ·技术创新和知识创新 | 第36-37页 |
| ·企业知识创新能力内涵 | 第37-39页 |
| ·超循环演化理论 | 第39-44页 |
| ·超循环原理 | 第39-42页 |
| ·超循环结构的构成 | 第42-44页 |
| ·知识创新的动态演化研究 | 第44页 |
| ·粗糙集理论 | 第44-48页 |
| ·粗糙集理论概述 | 第44-46页 |
| ·粗糙集应用于综合评价的研究 | 第46-47页 |
| ·粗糙集理论的利弊 | 第47-48页 |
| ·群体智能 | 第48-51页 |
| ·群体智能(swarm intelligence)概述 | 第48-49页 |
| ·粒子群优化算法 | 第49-51页 |
| 第三章 企业知识创新的动态演化模型 | 第51-73页 |
| ·企业知识创新的超循环演化机制 | 第51-57页 |
| ·企业知识创新系统是具有自组织性的复杂系统 | 第51-52页 |
| ·企业知识创新系统的超循环演化的动力特征 | 第52-55页 |
| ·企业知识创新系统的超循环演化机理 | 第55-57页 |
| ·企业知识创新超循环演化稳定性分析 | 第57-62页 |
| ·模型构建 | 第57-59页 |
| ·演化稳定性分析 | 第59-62页 |
| ·企业知识创新的演化理论 | 第62-64页 |
| ·三螺旋模型 | 第62-63页 |
| ·三螺旋模型与知识创新系统的耦合机制 | 第63页 |
| ·超循环理论与三螺旋模型的耦合 | 第63-64页 |
| ·基于超循环—三螺旋的企业知识创新动态演化模型构建 | 第64-72页 |
| ·企业知识创新系统超循环—三螺旋模型的构建 | 第64-67页 |
| ·企业知识创新系统超循环—三螺旋模型的作用机理 | 第67-70页 |
| ·企业知识创新系统超循环—三螺旋模型的特点 | 第70-72页 |
| ·本章小结 | 第72-73页 |
| 第四章 知识型企业知识创新能力影响因素研究 | 第73-97页 |
| ·待研究因素的确定和研究方法 | 第73-78页 |
| ·影响因素特征分析 | 第73-74页 |
| ·确定待研究的因素 | 第74-77页 |
| ·研究方法的确定 | 第77-78页 |
| ·调查问卷设计 | 第78-79页 |
| ·问卷说明 | 第78-79页 |
| ·问卷合理性控制 | 第79页 |
| ·样本基本描述 | 第79-82页 |
| ·所在企业描述统计 | 第80页 |
| ·人口统计描述 | 第80-82页 |
| ·数据分析 | 第82-89页 |
| ·问卷信度分析 | 第82-85页 |
| ·效度分析 | 第85-89页 |
| ·聚类分析 | 第89-96页 |
| ·最大支撑树灰色绝对关联聚类法 | 第89-91页 |
| ·聚类结果及分析 | 第91-96页 |
| ·本章小结 | 第96-97页 |
| 第五章 知识型企业知识创新能力模式研究 | 第97-122页 |
| ·知识型企业知识创新能力模式的结构分析 | 第97-101页 |
| ·因子分析法 | 第97-98页 |
| ·各因子结构分析 | 第98-101页 |
| ·人力资本是知识创新能力发展的基础 | 第101-104页 |
| ·人力资本对知识创新的基础性作用 | 第101-102页 |
| ·知识型人才在知识创新的主体作用 | 第102-104页 |
| ·知识存量是知识创新的前提 | 第104页 |
| ·组织有机化特性对知识创新能力的推动作用 | 第104-111页 |
| ·组织集权化对知识创新的影响 | 第106页 |
| ·组织正式化对知识创新的影响 | 第106-107页 |
| ·组织结构对知识创新的影响 | 第107-110页 |
| ·组织有机化特性对知识创新的推动作用 | 第110-111页 |
| ·创新投入对知识创新能力发展的支撑作用 | 第111-113页 |
| ·信息化建设投入为知识创新能力发展提供物质平台 | 第111-112页 |
| ·培训投入为知识创新能力的发展提供知识平台 | 第112-113页 |
| ·创新文化对知识创新能力发展的助力作用 | 第113-115页 |
| ·企业创新氛围是知识创新的“场” | 第113-114页 |
| ·企业创新文化对知识创新的助力作用 | 第114-115页 |
| ·知识型企业知识创新能力模式 | 第115-116页 |
| ·知识型企业知识创新能力模式的演化经济学分析 | 第116-121页 |
| ·演化博弈理论基础 | 第116-117页 |
| ·模型假设 | 第117页 |
| ·演化博弈模型 | 第117-119页 |
| ·模型分析 | 第119-121页 |
| ·本章小结 | 第121-122页 |
| 第六章 基于粗糙集—粒子群神经网络的知识创新能力评价 | 第122-144页 |
| ·基于粗糙集理论的属性约简 | 第122-131页 |
| ·基于粗糙集理论的属性约简原理 | 第122-124页 |
| ·基于粗糙集理论的属性约简流程 | 第124-127页 |
| ·基于粗糙集理论的属性约简应用 | 第127-131页 |
| ·知识创新能力评价指标体系构建 | 第131-134页 |
| ·指标体系构建原则 | 第131-132页 |
| ·知识创新能力评价指标体系构建 | 第132-134页 |
| ·基于粗糙集—粒子群神经网络知识创新能力评价 | 第134-138页 |
| ·评价方法的选取 | 第134页 |
| ·评价原理 | 第134-136页 |
| ·基于粗糙集—粒子群神经网络知识创新能力评价模型 | 第136-138页 |
| ·实例研究 | 第138-143页 |
| ·模型应用 | 第138-142页 |
| ·结果分析 | 第142-143页 |
| ·本章小结 | 第143-144页 |
| 第七章 总结与展望 | 第144-146页 |
| ·主要研究内容及结论 | 第144-145页 |
| ·研究展望 | 第145-146页 |
| 附录 | 第146-150页 |
| 参考文献 | 第150-163页 |
| 发表论文和参加科研情况说明 | 第163-164页 |
| 致谢 | 第164页 |
