文献

J-GLOBAL ID：202102221310197162   整理番号：21A2563278

成長する階層的自己組織化マップを用いた専門家スキルの分析【JST・京大機械翻訳】

Analysis of Professional Skills Using Growing Hierarchical Self-Organizing Map

著者 (3件)： Almeida Ricardo (Universidade de Pernambuco Recife,Brazil) ,  Fernandes Bruno (Universidade de Pernambuco Recife,Brazil) ,  Barros Pablo (Istituto Italiano di Tecnologia,Genova,Italy)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： ARGENCON  ページ： 1-4  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 企業間の競争力の増加で,知識管理は組織の持続可能性を確実にする戦略的要因になった。知識管理の中で最も挑戦的な問題の1つは,暗黙知識,主観的専門性,および専門チームのスキルの表現である。多くのアプローチが暗黙の知識を保存,表現,検索するために提案されているが,持続可能で適応可能な解決策の提供にはほとんど失敗している。本論文では,この問題を,教師なしおよび階層的方法で組織から暗黙知識をマッピングするために,成長階層自己組織化マップニューラルネットワークを提案することによって対処した。記号データを処理するために,新しい関連性利得関数を導入し,著者らのニューラルネットワークが実際のビジネスの暗黙知識をモデル化できることを見出した。Copyright 2021 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： ニューラルネットワーク ,  利得 ,  *自己組織化特徴マップ ,  知識管理
準シソーラス用語： 専門的能力 ,  持続可能性 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： 成長 ,  自己組織化マップ ,  スキル ,  分析