新老“三论”简介及“远望信息系统管理体系”的框架

本文介绍了信息系统管理的理论基础——“老三论”(系统论、控制论、信息论)和“新三论”(耗散结构论、协同论),阐述了它们的基本原理和在信息系统管理中的应用,强调了系统、控制、信息以及自组织和协同对于维持系统有序性和优化管理的重要性。

 

1 “老三论”简介

“老三论”是一组综合科学。它是本世纪四十年代末期,为适应科学技术和军事战争发展的需要创立起来的。“老三论”的产生,对当代科学技术的发展和人们思维方式的变革,产生了巨大的影响。“老三论”包括“信息论”,“控制论”,“系统论”。信息系统管理的载体是信息,方法是控制而着眼于系统,可见老三论可以于信息系统管理取得良好的衔接。

1.1     系统论

   所谓系统是指由若干个相互联系、相互依赖、相互作用着的要素与部分所组成,具有一定结构和功能的有机整体。系统论是系统科学的理论分支,着重于系统的理论分析,是一门研究系统的模式,原理和规律,并对其进行数学描述的科学它的任务,就是要确定使用各种“系统”的一般方法论原则。系统论基本原理如下:

1,  整体性原理。它包含如下两个方面:

(1)       要素和系统不可分割,要素如果离开了系统,要素本身就失去功能,甚至不能单独存在。因此,信息系统管理制度不能脱离信息系统和信息系统使用人员独立制定。脱离了信息系统本身管理制度也不复存在

(2)       整体功能大于各个部分功能之和。因此,信息系统管理应该着眼于整体,而不仅仅是单个功能

2,  相关性原理。这时要把系统分为以下三类:

(1)       独立系统。不由外界交互能量和物质。

(2)       封闭系统。只于外界交互能量。

(3)       开放系统。与外界交互能量和物质。

信息系统的定义具有相对性,对外网而言,政府内网就是一个独立系统,但是对于系统内部子系统之间就是开发系统或者封闭系统。因此,我们在分析信息系统时要考虑到和它相关事务对它的影响,不同着眼点的不同管理体系以及它内部本身的相互作用关系

3, 

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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