管理学论文之管理模式探讨

说到中国管理,人们会想到变革之书、孔子、道教、仁义等一些学者甚至把中国管理分为四类:从儒学到现代管理;从孙子兵法中推导出的商业策略;中国帝国研究与企业管理;禅宗佛教与管理者的个人文化。但是,不管管理思想是什么,都涉及中国传统的政治思想,都来源于中国前政府的社会管理思想。此外,当组织具有企业意识时,它只是近代历史上外国人在中国投资的工厂或企业,在传统思想中,组织的概念是除了国内以外的国家。因此,中国的管理思想离不开政府对社会的管理,其思想结构和思维方式也必须有这样的痕迹。

此外,李渊先生强调,中国管理研究必须从研究中国文化开始。只有抓住中国文化揭示的最深刻的思想和价值观,我们才能真正理解中国人民。此外,他认为,要真正了解和把握中国文化,就必须了解农业文明的特点。了解为什么这种农业文明导致了与西方不同的独特的管理结构和思维方式。一些研究者得出结论认为,中国某些思想结构的特点不利于大型组织的生产。包括新教伦理和资本主义精神的作者韦伯在内,也认为新教伦理是西方资本主义兴起和发展的精神支柱,而中国没有这种宗教背景作为发展的动力。日裔美国学者福山在信托:社会美德与创造经济繁荣中表示,中国的信任关系是以血缘关系为基础的,因此是一种不信任、缺乏定量思考、团队合作不好等文化。在大型企业中——超越家庭,那么中国企业的未来是什么对中国文化传统的这种一维批判是中国管理的悲观论调,主要原因之一是无法研究中国的内部思维结构和管理方式。

因此,中国式管理模式的讨论必须从其思维结构和思维方式固有的特点入手,因为它们是中国式管理的主要内容和存在的主要原因。论文查重参考papertime自建库。

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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