基于支持向量机的制造企业管理创新方法类型选择,企业管理论文

基于支持向量机的制造企业管理创新方法类型选择,企业管理论文创新能力被誉为一个国家竞争力的核心。努力提高科技创新能力已成为各国提高综合国力、推进当代化建设的战略选择和必经之路。改革开放的宏大成功经历体验已经证明，一个国家、地区乃至一家企业竞争和发展的关键，不仅要靠先进的技术、设备和优秀的人才，科学的管理理念、管理创新的方式方法、管理制度的流程等亦成为重点。大力发展中国制造企业管理创新能力得到了、实业界和学术界的广泛认可和支持。一方面，当下在中国制造企业普遍存在着管理人员依靠本身管理经历体验推行和施行管理活动的现象。由于管理者不同的教育背景、不同的知识存储、不同的工作环境等条件的限制，其无法全面了解和把握管理领域的全部的信息，进而使其在解决企业管理问题时会发生遗漏或判定偏差;同时，中国国有制造企业受制于计划经济和官僚思维的影响，企业内部管理制度、管理流程和管理方式方法无法知足如今企业的需求。另一方面，中国在20世纪70年代末引入创新理论以来，相续出台了若干鼓励政策予以支持，2020年9月、印发了(关于深化科技体制改革加快国家创新体系建设的意见〕，文中提到鼓励发展管理创新方式方法等相关内容。经历了三十余年的改革开放和经济增长，中国成为名副其实的世界工厂:在全球500种主要工业产品中中国有220种的产量位居，删除无效征文等，得到有效发文421篇，累积发文数是2004年的近9倍。但我们也应该清醒地看到:与技术创新方向2020年发文数的358篇相比，管理创新2020年发文数量仅为22篇;与技术创新方向的10年间累积发文数5132篇相比，管理创新方向的累积发文仅有其1/12，离相对稳定的成熟期还有较大的差距。前期工作中，课题组将2004－2020年间发表的5139篇技术创新方向的论文和421篇管理创新方向的论文，输入SATI、UCINET软件中，分别利用主成分分析法建构模型图，以此分类讲明该研究热门。管理创新方向研究热门，大致分为下面几类:(1)研究管理创新内涵;(2)从组织的角度研究与管理创新的关系;(3)管理创新动力机制、发展对策以及与人力资源的关系等;(4)管理创新与产品、服务、文化、制度等的关系。基于以上分析我们得出:管理创新等作为创新理论中的重要分支，在企业创新能力提升中扮演着重要的角色，是企业、地区、国家创新能力提升的基础。一方面，国家科技部等部门力推管理创新在企业中的应用和研究;另一方面，学术界加大了对管理创新的研究力度和热情。但与国内研究相对成熟的技术创新相比，管理创新尚处于起步阶段，发展潜力宏大。毕竟起步较晚，研究机构、作者、引用率、年刊文数等均比技术创新理论少。管理创新理论体系的研究有待深切进入，需要结合科技创新理论、组织创新理论、技术创新理论等对管理创新理论的运行机制、发展形式、对策等问题深切进入细致的讨论。制造企业管理创新方式方法的学习、应用和实践是指制造企业的管理者能不断根据市场和环境变化，利用新思维、新方式方法、新机制，创造一种新的更有效的资源组合的管理范式，以适应和创造不断变化的市场，促进企业管理系统综合效益的不断提高，到达用尽可能少的投入获得尽可能多的企业综合效益并构建一个具有动态反应机制的管理创新方式方法体系的目的。通过对管理创新领域的梳理，我们发现企业管理创新方式方法的某些研究处于较空白的研究状态。当前的学术界成果对于制造企业管理创新方式方法类型选择的构造维度以及详细概念模型并没有一个清楚明晰的界定。介于此，本文提出了基于支持向量机人工智能方式方法的中国制造企业管理创新方式方法类型选择的评价模型。1．2前期的研究方式方法和数据收集分析(1)制造企业的前期调研本研究调查始于2018年6月，面向天津、河北、云南、山东等9省市89家进行了企业调研和发放问卷。此次企业管理创新方式方法调研大致分3个阶段:第一阶段，2018年7月份的天津滨海高新区企业调研;第二阶段，2020年5月山东企业调研行所调研的企业;第三阶段，2020年5月进行的企业问卷调研。针对中国制造企业管理创新方式方法类型选择问题的研究，建立在前期调研和扎根理论构建概念模型的基础上。所以首先对前期的准备工作进行简单的回首和总结分析。通过对被调研企业应用扎根理论的分析，得到突变式和渐进式管理创新方式方法选择类型大致包含4种情况，本文同样选取具有代表性的10家制造企业进行案例比照展示，即能够保证样本情景的全面性也不太多重复。展示企业包括:CK、JR、SND、SX、TD、YA、SJ、BM、KF、BK(应企业要求隐去名称，用大写字母表示)。(2)多案例的研究经过和结论多案例研究的重要功能之一在于能够服务于新理论或拓展性理论的构建。当前为止国内外对管理创新影响因素的研究多为讨论单一因素的作用。借助扎根理论，通过前期工作的对中国制造企业案例数据依次进行开放式译码(opencod-ing)、主轴译码(axialcoding)和选择性译码(selec-tivecoding)，析出了影响中国制造企业管理创新方式方法选择的18个概念和5个范畴。华而不实，开放式译码的结果如表1所示，18个概念和5个范畴的对应关系如表2所示。并且在前期工作中进行选择性译码的工作，使用析出的上述5个范畴，链接成为一个完好的制造企业管理创新方式方法类型选择的故事脉络。别出的主范畴为企业管理创新方式方法的选择，与前期科研重点即制造企业管理创新方式方法类型选择的影响因素这一研究主题相吻合，得到了4个副范畴即行业环境、公司战略管理、团队创新和创新文化。【表1-2】(3)指标体系的构建通过前期成果中的企业调研和扎根理论的层层译码，析出了影响中国制造企业管理创新方式方法推进的范畴。团队创新精神、组织内创新文化、行业环境、公司战略管理、强迫外力5个内外部因素构成了中国制造企业管理创新方式方法选择的影响因素。本文建立在以上初步研究结论和分析的基础上，我们应用支持向量机的方式方法分别对渐进式和突变式制造企业管理创新方式方法进行智能评价系统的构建，为在中国制造企业中实际进行管理创新方式方法类型选择的预测和应用进行理论探究。【表3】2基于支持向量机的管理创新方式方法类型选择的智能评判2．1支持向量机的适用性多案例研究的重要功能之一在于能够服务于新理论或拓展性理论的构建，基于制造企业调研的结果和以上基础工作的分析，我们面临的重要问题便是，怎样在得到影响中国制造企业管理创新方式方法类型选择因素后进行评价，怎样分别构建突变式和渐进式制造企业管理创新方式方法的智能评价系统?从上文中对制造企业管理创新方式方法影响因素的分析中我们得以看出，因素间的关系非线性，存在着互相影响互相联络的特性。所以，传统的基于线性影响关系的指标评价方式方法如模糊数学的方式方法、层次分析法等，无法合理的有效的对制造企业管理创新方式方法类型选择的指标进行评价。同以上的线性评价方式方法相比，人工智能的方式方法具有能够根据训练样本进行自主学习，能够发现输入与输出值之间的内部规律。在诸多智能评价方式方法中，支持向量机(SupportVectorMachine，SVM)的方式方法具有所需要的先验干涉较少、算法简单、记忆性自学习性和较好的鲁棒性等优势。与其他智能方式方法相比，在处理非线性分类问题上，支持向量机的原理是将输入空间映射到高维的特征空间中，仍然使用大间隔因子在高维特征空间中寻求最大间隔超平面。支持向量机的优化经过中能够通过具有特殊性质的核函数将高维特征空间中的内积运算转化成为原始空间中核函数的运算，进而到达和避免在高维特征空间中进行运算的窘境。基于以上分析中支持向量机方式方法的特点和优点，对制造企业管理创新方式方法类型选择进行数据分析和处理，能够较好克制指标间的非线性关联，到达使模型评价结果愈加客观和准确的目的。2．2基于支持向量机的类型选择评价思路和算法基于支持向量机的制造企业管理创新方式方法评价的总体思路是:第一步，搜集数据并将各项评价指标作为输入向量，将其管理创新方式方法评价值作为输出向量，导入支持向量机，以此构建学习样本;第二步，定义一个核函数和不敏感损失函数，得到相应的误差检验标准，在样本进行学习的经过中通过不断的调整核1的自适应性能，最终得到稳定的向量机模型;第三步，将待评价企业的输入指标数据输入已训练好的模型中得到评价结果。详细的流程如此图1所示。【图1】支持向量机算法是由Cortes和Vapnik在1995年提出的一种新智能学习方式方法，其特点为能够有效的实现对基于小样本的高维度非线性系统的精到准确的拟合。利用支持向量机进行智能预测分类的基本思想是通过非线性映射将数据Xi映射到高纬度特征空间F中去，在这里基础上进行线性回归。回归函数为:【1-2】w2为置信风险，Remp［f］为经历体验风险，为常数用来平衡函数复杂度与损失误差，C(ei)为模型经历体验损失，ei为样本的误差值，S为样本的容量。对于既定损失函数，该问题即可转化为最小化的线性风险泛函的问题:【3】华而不实C=1/，ε为估计的精度;i，*i为松弛变量。为了便于求解将该类问题转化为对偶问题如下:【4-5】定义高维空间内积运算核函数表示为K(xi，xj)=(xi)(xj)，对于核函数K(xi，xj)的选择能够实现某一非线性变换后的线性分类。本研究采用径向基核函数Krbf(xi，xj)=exp(－‖xi－xj‖2)进行运算。根据以上分析能够将制造企业管理创新方式方法的评估转化为一个求解二次规划决策函数问题。2．3制造企业管理创新方式方法类型选择评价的SVM方式方法本研究中将团队创新精神、组织内创新文化、行业环境、公司战略管理、强迫外力5个内外部因素作为输入指标;同时将对象的管理创新方式方法类型选择评价作为输出。华而不实，根据前期的制造企业管理创新方式方法类型的调研结果，把范例企业进行突变式和渐进式管理创新方式方法类型的归类，通过对训练样本的学习获得各个类别间的分类函数，分别对渐进式和突变式管理方式方法创新进行模拟。首先，在采取渐进式管理创新方式方法的企业中选取数据进行评判打分，以作为智能评判的训练样本;其次，建立基于支持向量机方式方法的制造企业管理创新方式方法类型选择的智能评价系统。同理，通过突变式制造企业管理创新方式方法的数据建立突变式的智能评价系统。(1)基于支持向量机的渐进式管理创新方式方法的智能评价本文采用Matlab7．0语言编程实现支持向量机模型的训练，选择径向基(RBF)函数作为模型的核函数，并确定两个参数:惩罚参数以及核参数，参数的选取采用穿插验证法。运用50个训练样本作为学习集进行训练，最终发现当参数值分别取数惩罚参数C=4．59479，核函数g=0．0625时，误差最小，此时的SVM模型便为最优模型。对应的参数选择图如此图2所示。验证网络实用性，在基于支持向量机的渐进式管理创新方式方法智能模型中输入测试值:P=(0．56;0．97;0．20;0．63;0．81)，网络输出测试值为0．7884，与实际值0．73的误差为0．0584，比拟接近实际值，网络有效。(2)基于支持向量机的突变式管理创新方式方法的智能评价根据前期基础工作析出了影响企业管理创新方式方法的5大要素即团队创新精神、组织内创新文化、行业环境、公司战略管理、强迫外力;据此建立了智能评价系统。同理，运用训练样本作为学习集进行训练，最终发现当参数值分别取数惩罚参数BestC=6．9644，核函数g=0．0625时，误差最小，此时的支持向量机模型为最优模型。对应的参数选择图如此图3所示。基于突变式企业管理创新方式方法类型选择的数据进行支持向量机的训练，当输入测试值p=(0．01;0．62;0．84;0．92;0．86)时得到测试结果0．8848，与实际值0．81的误差为0．0748，较接近实际值，网络有效。(3)评价模型有效性【图2-4】在图4中实线为收集的样本数据值，虚线为预测后的数据值。通过对渐进式和突变式制造企业管理创新类型进行支持向量机方式方法的应用，我们发现其评价精度高、误差小、实际操作性强，分析后的结果接近实际值。如表4所示，测试结果与实际值误差值小，讲明用支持向量机对制造企业管理创新方式方法类型选择进行评估是可行的。构建高精度的智能评判环境为制造企业管理创新方式方法的选择提供了理论根据。3研究结论本课题研究基础为首先进行的企业调研和解析制造企业选择突变式或渐进式管理创新方式方法的关键变量、作用机理等。通过对案例企业运用扎根理论，构建了团队创新精神、组织创新文化、行业环境、公司战略管理、强力外力构成的评价指标。基于支持向量机具有的较强的自学习自适应能力特点，以及能够最大程度减少了人为因素的影响等优点，本文的研究重点是基于支持向量机的方式方法对突变式和渐进式管理创新方式方法分别进行了模拟，构建了基于SVM的人工智能评价系统。通过对测试企业的综合智能评价，显示了SVM评价方式方法的准确度和合理性。通过最终仿真试验表示清楚，采用支持向量机的算法的制造企业管理创新方式方法类型选择的评价获得了令人满意的结果，不仅精度高、操作简便，而且为管理创新方式方法的