26、企业架构管理效益研究解析

企业架构管理效益研究解析

在当今数字化企业的建设浪潮中,企业架构管理(EAM)成为了一个备受关注的话题。它对企业实现数字化愿景起着至关重要的作用。下面我们将深入探讨影响企业架构管理效益感知的因素。

研究方法

为了探究研究模型,采用了定量研究方法。一般来说,定量研究方法用于验证或否定假设。基于实证数据,我们要对之前定义的假设进行验证或否定。而基于网络的调查是收集定量实证数据的一种方法,此次研究通过互联网从欧洲顶尖专家那里收集数据。

在分析理论模型时,可以使用不同的方法,如相关性和方差分析以及结构方程建模等。为了用基于网络调查的数据样本(实证数据)来检验假设(理论因果模型),选择了结构方程建模方法(SEM)。SEM是多元分析的进一步发展,能更详细地分析不同关系。通常,SEM有两个部分:
1. 测量模型 :用于验证潜在变量。
2. 结构模型 :分析变量与模型之间的关系。

为了可视化不同影响因素(变量)之间的关系,可以通过多种方法构建SEM,如AMOS、Lisrel、SmartPLS等。由于EAM专家的特殊要求(数据集有限),选择了SmartPLS。SmartPLS允许并经常使用单项集,并且基于实证样本通过Bootstrapping计算路径显著性。

数据收集

为了检验所提出的假设,进行了一项基于网络的在线调查。在使用开源软件LimeSurvey以德语实施在线调查之前,对问卷进行了预测试,以消除潜在的歧义,确保研究标准的高质量。

修订后的调查于2014年12月开始,2015年3月结束。在4个月的时间里,收到了来自

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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