65、高等教育质量文化与国际质量标准应用指南

高等教育质量文化与国际质量标准应用指南

1. 质量文化与质量管理概述

质量文化是一套价值观和行为模式,它能影响组织成员的期望行为,是一种源自组织内部的主观行为。它能让人们相信自己工作的价值,带来思想自由的自信和满足感。质量文化的概念框架包含组织和心理两个组成部分。组织部分涉及任务、标准以及个人和服务单位的职责等结构特征;心理部分则涵盖理解、灵活性、参与度、希望和情感等方面。

质量管理是一个有效且集成的质量发展系统,它采用持续改进的方法,旨在通过提供产品和服务完全满足客户的所有需求。在教育机构中,质量管理是一个内外集成的过程。内部通过组织人员和管理的协调来实现,外部则通过关注学生等客户来达成。教育机构的内部文化目标是首先实现学生这一外部消费者的满意,其次是满足社区及其机构的需求,具体方式是为学生提供高质量产品和服务的知识。

2. 建立质量文化的策略

建立质量文化需要采用多种策略,其中最关键的包括:
- 制定实施策略 :需要考虑一系列问题,如谁会对变革过程产生影响、谁必须参与变革才能使其成功、谁反对和抵制这种转变、需要完成哪些任务、可能存在哪些潜在负面影响以及如何消除这些影响等。
- 强调道德层面的转变 :教育机构变革过程的支持者可以在特定阶段(如震惊、怀疑、认知、真相、接受、重建、理解和恢复)勾勒卓越文化并说服人们接受。
- 识别有影响力的人物 :找出教育机构中能显著影响变革进程的人物,并以合适的方式与他们个人打交道,激励和威慑他们,将变革的反对者转化为支持者。

3. 质量文化传播与应用的影响和
【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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