Complex Systems in Knowledge-based Environments pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:

作者:Tolk, Andreas (EDT)/ Jain, Lakhmi C. (EDT)

出品人:

页数:284

译者:

出版时间:2009-1

价格:$ 224.87

装帧:

isbn号码:9783540880745

丛书系列:

图书标签:

复杂系统
知识工程
人工智能
知识表示
机器学习
数据挖掘
系统建模
知识管理
计算智能
自适应系统

下载链接在页面底部

facebook linkedin mastodon messenger pinterest reddit telegram twitter viber vkontakte whatsapp 复制链接

想要找书就要到本本书屋

onlinetoolsland.com

立刻按 ctrl+D收藏本页

你会得到大惊喜!!

具体描述

The book presents the latest research on the theory, models and applications of complex systems in knowledge-based environment. The amount of information is increasing at an exponential rate. Thus, our systems are getting complex day by day. For example the world wide web carries practically infinite information. The real challenge is to reinvent theory to deal with complex systems. The provisional contents in this book will be based on the theory and practical applications of complex systems in knowledge-based environment. The contents will be based on but not limited to: - Advanced Knowledge-Based paradigms in complex systems; - Information models and architectures of complex systems; - Intelligent agents in complex systems design; - Multi-media systems and practical applications.

《知识经济时代的复杂系统理论与应用》本书概述本书深入探讨了在知识经济驱动下，复杂系统理论如何在信息密集型、高度关联的环境中发挥其核心作用。面对日益增长的数据量、快速迭代的技术以及不断演化的社会结构，传统的线性分析方法已难以全面捕捉系统的动态性与涌现行为。《知识经济时代的复杂系统理论与应用》旨在提供一个综合性的框架，用以理解、建模和管理那些由知识流、信息交互以及人类决策共同构成的复杂系统。核心主题与结构全书围绕复杂性科学的基石概念展开，并将其与知识管理、信息科学、组织行为学等前沿领域深度融合。第一部分：复杂系统基础理论的重塑本部分致力于为读者建立起坚实的理论基础。我们首先回顾了经典复杂性科学的起源，包括自组织、突现（Emergence）、反馈回路和非线性动力学等核心概念。随后，重点分析了这些概念在知识环境中的独特表现。例如，知识的传播并非简单的信息传递，而是遵循网络结构和社群动态的复杂过程。我们引入了新的工具，如网络科学中的中心性度量（Centrality Metrics）和信息熵分析，用以量化知识网络中的关键节点和信息瓶颈。特别关注“学习型组织”中的自适应性。复杂系统强调系统对扰动的敏感性（蝴蝶效应），在知识组织中，这意味着微小的创新或一个关键决策失误都可能引发全局性的结构变化。我们探讨了如何通过构建弹性（Resilience）和冗余性（Redundancy）来设计能够自我修复和进化的知识架构。第二部分：知识流与信息网络的建模知识的价值在于其流动性与可组合性。本部分将复杂的知识生态系统视为一个动态网络。我们构建了多层异构网络模型，用以描绘不同类型知识（显性知识、隐性知识）之间的联系，以及人、技术、数据之间的交互模式。信息扩散动力学：借鉴流行病学模型（如SIR模型），我们研究了创新、最佳实践和错误信息在组织内部和行业生态系统中的扩散速率和传播路径。这涉及到对“知识意见领袖”（Knowledge Influencers）的识别和激励机制的深入分析。知识冲突与协同：知识的异质性是复杂系统的固有特征。本书分析了不同知识域之间的冲突点（例如，工程学与艺术学的思维差异）如何通过非线性互动产生突破性的协同效应，或导致系统僵化。我们引入了博弈论模型来模拟不同知识主体在资源（如研究经费、注意力）有限条件下的策略选择。数据的涌现意义：大数据分析不再仅仅是模式识别，而是要理解数据背后的“意义生成”过程。我们将复杂性视角引入数据治理，探讨如何从海量噪声中提炼出具有结构性意义的“元知识”（Meta-knowledge），这些元知识是驱动系统下一阶段演化的关键要素。第三部分：复杂系统在知识管理中的应用实践理论的价值最终体现在其应用能力上。本部分将焦点转向实际操作层面，讨论如何利用复杂系统思维来优化知识密集型任务。适应性项目管理：传统的瀑布模型在应对高不确定性的知识项目中表现乏力。我们提出了一种基于“适应性模块化”（Adaptive Modularity）的项目结构，允许子系统在保持整体一致性的同时，根据外部反馈快速调整其内部结构和知识接口。这为敏捷开发（Agile Development）提供了更深层次的理论支撑。组织结构与去中心化：面对知识快速过时的问题，集中的控制结构效率低下。本书论证了分层、模块化但又高度互联的去中心化网络结构在知识创造中的优越性。我们分析了如何设定恰当的“耦合度”（Coupling Degree），以在知识共享的效率与系统稳定性之间找到平衡点。应对技术颠覆：知识经济的特点之一是技术的快速替代。本书使用相变理论（Phase Transition Theory）来预测和管理技术范式的转变。当现有知识体系达到“临界点”时，组织必须具备快速的“结构重组”能力，以避免系统崩溃或被边缘化。我们提供了工具来识别系统内潜在的“脆弱性区域”，即那些一旦崩溃就会引发连锁反应的知识依赖点。结论：迈向自组织知识生态系统本书最后总结了复杂系统理论如何指导我们从“管理知识”转向“培育知识生态系统”。未来的知识组织不再是中央集权的工厂，而是一个高度动态、自我调适的生命体。成功的组织将是那些能够有效地调节其内部复杂性、优化信息反馈路径，并具备强大内在学习与进化能力的系统。本书为管理者、信息科学家以及系统架构师提供了一套全新的、基于动态交互的思维工具，以驾驭知识经济时代的内在不确定性与巨大潜力。本书的撰写风格力求严谨而富有洞察力，避免空泛的术语堆砌，而是注重理论模型与知识经济场景的精确映射。它是一本面向前沿研究者和实践专家的深度学术专著，旨在推动对知识系统本质的理解达到一个新的高度。