从第一代管理软件即MIS系统的诞生发展至今，企业信息化管理已有近三十年的发展历程。在企业中，由于不同部门、不同对象采用了不同结构的信息管理软件，而且在每个软件实施前，对该软件的实施没有一个整体的把握，数据又通常被存储在企业内部不同的数据库、不同的主机、不同的文件服务器当中，最终导致大量“数据孤岛”的产生。针对此现象，本文提出了一种基于协同信息处理方法，该方法用来解决复杂信息系统背景下各个子系统之间由于响应数据的流动而产生的系统瓶颈的问题。在协同信息处理机制的基础上，提出了一种协同齿轮联动模型，该模型提供了一个核心引擎来支撑复杂信息系统背景下各个子系统之间的运行，只要其中一个子系统转动就能够通过齿轮较合中心带动其它子系统转动。　　在协同齿轮联动模型中，为了提高各个子系统之间的协作机制，本文对协作控制参数进行了优化，并提出了一种基于知识板的协同粒子滤波算法(KCPF)，该算法针对当前粒子滤波中粒子可能出现的退化现象和重采样而导致样本枯竭破坏粒子多样性的问题，借鉴了知识板和协同进化理论，对重要性密度函数进行采样，形成采样粒子样本，并将粒子划分为若干个子采样粒子群，对每个子采样粒子群在不同的区域进行搜索，并通过子采样粒子群之间的通信，最终找到动态系统的最佳状态估计。通过理论分析与仿真实验的对比结果表明，该算法提高了经典粒子滤波算法的群体多样性，在收敛速度和计算复杂度方面具有潜在的优势，进一步提升了算法的搜索性能，从而达到了对复杂信息系统背景下各个子系统间协作控制参数进行优化的目的。　　最后，将该模型应用于服务协同软件中，并对其进行设计与实现，在此过程中，首先，通过KCPF对影响库存管理子系统与其它子系统之间的协作控制参数进行优化;然后，进行了KCPF优化BP网络库存预测模型的仿真实验，通过仿真实验的性能曲线和收敛曲线的结果可以看出，优化后的预测验证值与实际期望值的误差非常小，预测结果与实际库存基本符合，达到了预期的效果，从而解决了“信息孤岛”的难题，避免了孤岛数据给企业的整体信息化带来的屏障。