管理信息化涉及的领域

管理信息化所涉及的领域涵盖了企业管理软件的各个方面,包括ERP(企业资源管理);CRM(客户关系管理);SCM(供应链和物流管理);PLM(产品生命周期管理);BPM(流程管理);PM(项目管理);BI(商业智能);HRM(人力资源管理);KM&CC(知识和协同管理);EAM(企业资产管理以及中国管理软件实施商)。
企业资源计划,由英文Enterprise Resources Planning翻译而来,简写为ERP。它包含管理思想、软件产品、管理系统三个层面的涵义。发展至今日,ERP系统是对企业的采购、库存、销售、生产计划、物料、车间、质量、成本、应收帐款、应付帐款、总帐、现金、项目等进行统一的、集成的管理的信息系统。
客户关系管理,由英文Customer Relationship Management翻译而来,简写为CRM。它包含管理思想、软件产品、管理系统三个层面的涵义。作为大型的管理系统,它对企业客户、销售队伍、市场活动、销售线索、销售机会、服务请求、服务响应等进行管理。它与ERP、分销系统、网上订单、网上服务等有着紧密的联系。
供应链管理物流管理的内涵和边界,有多种论调。供应链和物流管理的界定为:电子市场(拍卖、业务流程集成、交易数据交换)、网上采购(采购管理、产品管理、内容管理)、订单处理(订单管理、信用管理、支付处理)、供应链执行(仓库/库存管理、运输管理,或物流管理)、供应链计划。
产品生命周期管理,由英文Product Lifecycle Management翻译而来。从信息系统的角度来看,产品生命周期管理软件产品的常见模块有产品数据管理、协同产品设计、产品组合管理、客户需求管理。
流程管理,英文为Business Process Management,简写为BPM。对流程管理软件的基本界定为流程描述与发布、工作流+表单处理+权限控制。
项目管理,是英文Project Management的缩写。项目管理软件的功能包括:成本预算、控制、合同管理;制定计划、资源管理及排定任务日程;项目团队沟通与协作管理;监督和跟踪项目。
商务智能,由Business Intelligence翻译而来,简称BI,是用信息技术来收集、管理和分析结构化和非结构化的商务数据和信息,创造和累积商务知识和见解,改善商务决策水平。从信息系统的角度来看,它包括如下的工具集合:用户查询和报表工具、OLAP工具、数据挖掘工具、数据仓库、ETL工具、元数据管理工具。
人力资源管理,是Human Resource Management的简写,简称HRM。人力资源管理系统的常见功能是:职位管理、招聘管理、培训管理、薪酬福利、绩效管理、能力素质模型、考勤管理等。
知识管理、协同管理的内涵和边界,有多种论调。对知识和协同管理软件的界定为:文件管理、电子小区、电子邮件、群件、讨论组、实时消息、P2P应用、专家定位系统、工作流、内外网站的内容管理、搜索引擎和全文检索、知识挖掘、知识库联网、eLearning。
企业资产管理,由英文Enterprise Asset Management翻译而来,简称EAM。是用信息技术对企业的生产型资产进行管理。EAM的常见功能有:资产台帐管理、工作管理、维护库存及跟踪材料活动、采购管理、检测管理等。
商品化的成熟软件包的实施,是指系统安装、业务及需求分析、方案设计、系统配置、二次开发、培训等,从而帮助用户将其业务在软件包中运作起来。提供这种服务的专业服务公司,称为管理软件实施商。
对软件实施服务的界定为:软件密切相关的管理和技术咨询服务、软件实施及培训服务、软件实施后的维护与支持服务。管理软件实施商,在做软件包实施的同时,经常帮客户做大量管理改造或优化的工作,并额外收费。本次评选及本报告,不包括此种服务。
【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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