15、阿拉伯国家背景下文化与战略决策过程对创新绩效的影响

阿拉伯国家背景下文化与战略决策过程对创新绩效的影响

1. 研究背景与意义

在国际交流日益频繁和重要的今天,了解不同地区管理者的决策方式至关重要。不同的决策风格反映了文化价值观的差异,以及对成就、归属、权力和信息的不同需求。然而,关于文化因素对阿拉伯战略决策过程影响的研究相对较少。随着西方对阿拉伯国家日益增长的财富兴趣增加,研究阿拉伯商业文化的影响变得尤为重要。

卡塔尔作为一个具有独特文化和发展前景的国家,近年来因其丰富的天然气储量和品牌战略而受到关注。研究卡塔尔管理者对管理知识和组织创新的态度,对于理解阿拉伯文化与战略决策过程在决定创新绩效方面的作用具有重要意义。

2. 理论基础
  • 阿拉伯文化因素 :阿拉伯社会具有独特的社会和文化环境,其管理研究的驱动因素包括伊斯兰、社会和政治生活。众多研究提出了文化维度框架,如Hofstede、Schwartz、Trompenaars和GLOBE研究等。管理者的文化指标对决策过程有显著影响,包括家长制、集体主义、权力距离、不确定性规避等。
  • 战略决策过程(SDM)特征 :SDM过程具有多个维度,现有模型难以完全捕捉其复杂性。本研究确定了SDM实践的四个维度:理性程度、速度、政治行为和个人参与程度。这些维度在以往的研究中被广泛关注。
  • 创新有效性 :创新在组织创造价值和维持竞争优势方面起着核心作用。对于发展中国家,尤其是阿拉伯国家,创新是实现经济增长的重要途径。创新绩效的衡量包括产品创新和过程创新,如创新数量、速度、创新性水平和市场领先性等。
【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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