47、企业信息系统集成开发与实施技术解析

企业信息系统集成开发与实施技术解析

在当今数字化时代,企业信息系统(IS)对于企业的运营和发展起着至关重要的作用。本文将深入探讨企业信息系统集成开发与实施的相关技术,包括IS性能改进模型、经济合理性评估以及其他实用技术。

1. IS性能改进模型

IS可定义为集成系统,用于收集、分析数据,生成新的有用信息,传输并使用与组织业务活动相关的信息,特别是企业的业务流程。IS性能通常分为几个阶段,指的是IS在实现业务目标方面的有效性和效率程度。IS性能改进意味着使IS性能能够灵活适应内外部环境的变化以及用户的各种需求,从而使IS性能与组织活动达到最优匹配。

1.1 改进阶段

IS性能的改进阶段在整体评估中起着关键作用,本研究提出了五个改进阶段,具体如下:
- 功能集成 :将孤立系统内的单个任务计算机化。
- 流程集成 :通过IS将单个流程和功能组合成相应的工作组。
- 业务集成 :将工作组集成到整个组织层面。
- 行业集成 :涵盖组织外部的合作伙伴公司和个人客户。
- 榜样生成 :组织能够自行灵活适应新的外部环境,并通过积累的信息和更新的IS自然创造新的业务模型。

这些阶段的水平可以通过IS性能的六个综合领域来确定,包括愿景、组织与制度、基础设施、支持、应用和使用。

1.2 改进周期

IS性能改进模型由改进阶段、集成评估系统和建设过程三个组件组成,并通过五个连续的循环

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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