14、IT 评估:组织框架与多元视角

IT 评估:组织框架与多元视角

在当今数字化时代,信息技术(IT)在企业运营中扮演着至关重要的角色。然而,如何对 IT 进行有效的评估,以确保其投资能够为企业带来最大的价值,是一个复杂且具有挑战性的问题。本文将探讨 IT 评估的多种方法、组织框架以及不同的评估角色和取向。

1. IT 评估方法的演变

传统的 IT 评估方法主要基于实证主义和科学范式,强调技术和会计方面,而忽视了组织和社会因素。这种正式/理性的方法将信息系统视为独立于人类和组织的存在,过度关注项目驱动和成本聚焦的会计框架,而忽略了 IT 发展的组织背景、过程和内容。

正式/理性方法在内部有效性和外部通用性方面受到了挑战,无法全面描述组织内的复杂影响,也不能涵盖 IT 投资的不确定性、风险和情境依赖性。评估是一个社会嵌入的过程,正式程序与非正式评估相互交织。

许多学者主张采用解释性认识论来改进 IT 评估。解释性评估旨在让各种利益相关者参与其中,关注学习和理解的对话。它根据组织背景确定内容,围绕利益相关者的关注、问题和行动进行组织。然而,解释性方法在实践中的应用有限,主要原因是难以与现有组织实践和制度相结合。

2. 丰富的组织框架:软与社会认知视角
2.1 评估利益相关者分析

IT 评估的组织性质凸显了利益相关者在评估中的重要性。在进行任何评估之前,进行全组织范围的参与式利益相关者分析是制定评估团队的关键步骤。然而,目前信息系统评估研究对利益相关者的识别仍有限,通常只关注一些明显的利益方,而未能充分理解利益相关者在评估中的潜在角色。

确定评估利益相关者可依据以下原则:
- 评估的视角(如功能、经济、社

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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