30、教育机构电子服务质量与学习成果评估系统解析

教育机构电子服务质量与学习成果评估系统解析

1. 扎尔卡大学电子服务质量评估

1.1 员工对电子服务可靠性的看法

为了解扎尔卡大学员工对电子服务可靠性维度质量的看法,研究提取了计算平均值、标准差、等级和估计值。以下是相关数据表格:
| 编号 | 排名 | 项目 | 平均值 | 标准差 | 估计 |
| — | — | — | — | — | — |
| 17 | 1 | 大学提供无错误的软件和数据库 | 4.20 | 1.37 | 高 |
| 18 | 2 | 大学员工认为所提供的电子服务具有高度准确性 | 4.15 | 1.46 | 高 |
| 19 | 3 | 当员工在使用系统时遇到任何电子问题,大学会迅速关注解决 | 4.10 | 1.43 | 高 |
| 20 | 4 | 大学员工认为员工与受益人之间存在相互信任 | 3.95 | 1.41 | 高 |
| 21 | 5 | 大学承诺在适当请求时执行电子服务 | 3.85 | 1.45 | 高 |
| 总计 | - | - | 4.05 | 0.662 | 高 |

从表格可以看出,可靠性维度的总平均计算值为 4.05,标准差为 0.662。其中,“大学提供无错误的软件和数据库”这一项的估计最高,平均值为 4.20,标准差为 1.37;而“大学承诺在适当请求时执行电子服务”这一项的平均值最低。

1.2 研究结果分析

  • 整体评估 :扎尔卡大学员工对电子服务质量的总体计算平均值较高(4.07),这与大学对电子服务的高度重视相符,员工的反馈也很关键。该结果
【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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