16、企业风险与变通方案管理框架解析

企业风险与变通方案管理框架解析

1. 风险与变通方案基础概念

风险包含两个要素:一是事件实际结果与预期结果存在差异的概率;二是该结果所带来的影响。有学者提出了风险的三级层次结构:
- 三级风险 :最为详细,涵盖业务流程中产生的运营和合规风险,如信息安全、隐私及监管问题等,这类风险更具可预测性,与标准操作程序相关。
- 二级风险 :包含战略风险,例如环境、客户关系、人力资源和 IT 相关风险。
- 一级风险 :为全球企业风险,通常由极不可能发生的“黑天鹅”事件引发,对企业生存造成最不利后果,管理者需通过情景规划和会议等方式应对。

变通方案是指为克服阻碍实现预期目标的问题,对现有(正式)工作系统进行的改变或偏离。在信息系统中,变通方案可能源于信息技术期望与实际实践之间的差异,导致用户创建替代方案和“影子应用程序”。它具有两面性:一方面可用于解决不匹配、缺陷问题或识别改进信息系统的机会;另一方面可能给信息系统的采用带来困难,导致数据和应用程序冗余、潜在的政策不符、效率低下或产生危害,成为新风险的来源或放大初始风险。

2. 企业建模中的风险与变通方案

企业建模旨在创建一个综合协商的模型,描述企业的不同方面,其目标是发展业务或确保业务质量,例如用于战略制定、业务流程(重新)设计、程序沟通和信息系统需求识别等。企业模型面临两种不确定性:一是关键参数值的不确定性,源于知识缺乏和自然变异性;二是模型结构本身的不确定性,即模型结构是否从根本上代表了所关注的系统或决策。

信息系统包含上下文、人员、流程、IT 和信息

【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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