伴随知识时代的到来,知识创新成为企业生存与发展的不竭源泉和动力。如何使企业通过知识创新不断获得新的生命力,谋求持续发展已成为学术界的前沿研究领域。因此,本文针对知识创新的动态演化机制以及可持续创新能力进行系统深入研究,主要研究内容和成果如下:1、在分析知识创新系统运行机制的基础上,运用超循环理论分析了知识创新系统的动态演化机理;应用Logistic方程,构建知识创新超循环系统的数理模型并分析了该演化的稳定性。首次提出了超循环理论与三螺旋模型的耦合理论,结合这两种理论构建了基于超循环—三螺旋的企业知识创新动态演化模型。构建了由个人知识创新螺旋、团队知识创新螺旋和组织知识创新螺旋三个层面组成的模型;从纵向螺旋和横向循环两个维度阐述了模型的作用机理,并分析了该模型的特点。2、提出了企业知识创新能力的概念。根据问卷的结果采用灰色关联聚类最大支撑树法对影响企业知识创新能力的因素进行了聚类,共聚为四个构面:人力资本、组织结构特性、创新文化以及创新投入,由于四个构面相关因素繁多,所以本文在聚类分析的基础上,运用粗糙集的属性约简功能,剔除冗余的影响因素,由此构建了知识型企业知识创新能力评价指标体系。3、分别论述了人力资本、组织结构特性、创新文化以及创新投入四个影响构面对知识创新能力发展的作用机理。包括人力资本的基础性作用;组织结构特性的推动作用;创新文化的助力作用以及创新投入的支撑作用。同时,从知识创新源于人力资本的角度论述了知识型人才在知识型企业知识创新中的主体作用。通过分析这四个影响构面的相互联系和作用总结了企业知识创新能力的内在机理,继而构建了知识型企业知识创新能力模型框架。最后运用演化博弈理论分析了知识创新能力模式的动态性。4、在分析知识型企业知识创新能力评价特点的基础上,构建基于粗糙集—粒子群神经网络评价模型,利用问卷调查得到的样本进行学习训练和测试。通过与标准神经网络评价模型的比较,验证了该模型的有效性和优越性。在实例的检验下证明了运用该模型对知识创新能力进行评价的可行性。此外,通过改变人工神经网络学习训练样本和有关参数,该评价模型对于解决相似问题还具有一定的通用性。