基于可拓学的知识智能涌现创新机理研究

As the knowledge innovation process may not be observable in a clear way, the study of innovation process and methods can be difficult to be modelled systematically,so there's no effective methods to fulfil the theory of innovation. Network technology environment is changing rapidly and practical innovation makes an urgent requirement for intelligent innovation theory and methods. The rapid development of IT network prepared the conditions for scientific research on innovation mechanism. Based on Extenics, the original subjects of Chinese, and the assistance of theory of complex systems and intelligent knowledge management technology, this project aims at the study of the knowledge reasoning mechanism and knowledge completeness in the innovation process. It can supplement the lack of information and knowledge of the human brain by Network information resources, utilize software platform to break through the limitations of individual thinking, and use simulation technology auxiliary generate innovation path. This will crack the bottleneck of "black box" of the innovation process to a certain extent to solve the problem of the mechanism of intelligent co-processing of innovative information and knowledge. It will have a strong theoretical significance to achieve a breakthrough in the theory of scientific management of the innovation process, enrich the knowledge management theory and extension theory and scientific innovative approaches beyond the complex information environment of the network. It also has important practical significance to enhance the management ability to innovate, to enhance corporate restructuring and upgrading innovation performance by scientific methods.

由于知识创新过程的不可观察性，导致有关创新机理和方法的研究难以建立在科学基础之上，创新理论缺乏有效实施手段。快速变化的网络科技环境与创新需求迫切需要有相应的智能化创新理论与方法支撑，网络信息技术的迅速发展为创新机理科学化研究准备了条件。本项目旨在以中国原创学科可拓学为基础，集成复杂系统理论，采用智能知识管理技术，研究创新过程中知识的完备性及海量知识的智能涌现机理。通过以网络信息资源补充人脑信息知识的不足，以软件平台突破个体思维的局限性，以模拟仿真技术实现创新路径的辅助生成，将在一定程度上破解创新过程的"黑箱"困境，解决创新的信息知识智能协同处理机理问题。对信息网络环境下实现创新过程科学管理理论的突破，丰富知识管理理论、可拓学理论和科学创新方法具有较强的理论意义，对网络信息复杂环境下以科学方法提升管理创新能力，提升企业转型升级的创新绩效具有重要的实践意义。

创新需要知识，而创新过程的不可观察性导致有关创新机理和方法的研究难以建立在科学基础之上。大数据及快速变化的网络环境与大众创新的需求迫切需要有相应的智能化创新理论与方法支撑。本项目以中国原创学科可拓学为基础，利用数据挖掘等网络信息技术，集成复杂系统理论，采用智能知识管理技术，研究创新过程中海量信息与知识的智能涌现机理及其智能创新路径。.项目研究了网络环境下智能涌现创新所需的信息、知识的完备性理论，提出知识智能涌现创新的概念并分析了其4个基本特征、智能涌现创新的基元库构建模式、知识智能涌现创新的机理和一般规律，研究了智能创新的实现路径并在在线社交网络结构演化模型中交叉应用。发现针对特定问题和创新目标，当相关数据、信息与知识达到足够数量时，创新方案必然隐含其中，只是人一时无法识别其关键创新路径。通过探索网络环境下数据、信息与知识集成创新的基本规律和方法，挖掘创新方案生成背后的信息、知识整体涌现发生的机理，建立起涌现特征与微观信息和知识的联系，进而设计了基于可拓距的聚类等算法，通过模拟仿真实现信息与知识的智能融合与涌现，作为互联网背景下一种新的创新路径，人机交互形成系统性的创新策略。部分成果开发了智能创新模拟软件并在在线社交网络、营销策略生成和创新产品管理等领域试用，证明有较好的辅助创新作用。.本项目基本实现了以网络信息资源补充人脑信息知识的不足，以软件平台突破个体思维的局限性，以模拟仿真技术实现创新路径的辅助生成等目标，在一定程度上解读了创新过程的“黑箱”原理，为创意生成所需的信息知识输入提供了智能协同处理理论支撑。本研究对信息网络环境下实现创新过程科学管理理论的突破，丰富智能知识管理理论和可拓创新理论具有较强的理论意义，对网络信息环境下以科学方法提升管理创新能力、策划能力等具有一定的实践意义。