论学习型组织的创建

阐述了学习型组织的特征及创造学习型组织的必要性,介绍了彼得.圣吉的“五项修炼”模式,结合实际提出了创建学习型知识的途径。     

完善学习机制 提高组织学习力

团队是学习型组织的基本工作单位和学习单位。团队学习是构建学习型组织的基本过程,是学习型组织的基本学习方式;团队学习既是团队活动内容,同时又是检视心智模式,建立共同愿景的载体和手段。只有搞好团队学习,才能提高组织学习力.达到创建学习型组织的目的。从近两年创建工作的实践看,要搞好团队的学习,必须在抓落实、求实效上下实功夫。     

创建学习型组织推进优质高效服务

近年来,广西容县电力有限公司以创建学习型组织为契机,全而提升员工的素质和企业管理水平,不但使公司跻身玉林市创建学习型组织先进单位行列,而且推进了优质高效服务,客户满意率达到99．10％。     

创建学习型组织 争做知识型员工

“建设学习型社会”这是2001年5月,江泽民主席向全国提出的号召,从此中国开始加入世界范围的创建学习型组织潮流。党的十六大报告又明确提出：“形成全民学习、终身学习的学习型社会,促进人的全面发展。”这表明在我国,创建学习型社会与人的全面发展已经紧密地联系在一起了。     

创建学习型组织应树立“三个观念”

开展学习型组织的创建是提高企业活力的有效途径,是应对知识经济时代挑战的必然选择。电力系统各个单位均在按照集团公司的要求,开展学习型组织的创建活动。尽管各个单位所处的具体环境不同,基础条件各异,但在创建学习型组织方面,有许多共性的东西是可以相互借鉴的。为了使创建工作能健康、顺利地发展,当前重要的是要树立“三个观念”。     

电力企业创建学习型组织的思考

在市场竞争日益激烈的大背景下,通过对电力企业组织建设普遍存在的问题分析,提出创建学习型组织的重要性,并通过对学习型组织的认识,提出深化理念导入、鼓励大胆创新、注重典型试点、完善反思系统、全面规范运行五大创建步骤,为企业发展添动力,为企业人力资源注活力,为企业生存把握核心竞争力。     

领导者在创建学习型组织中的作用

一个人想成功,必须成为学习型的人;一个企业想成功,必须努力建成“学习型企业”;一个团体想成功,必须努力建成“学习型组织”。居于创建学习型组织（企业）中的领导者,在努力成为学习型的人的基础上,更应与时俱进成为学习型组织（企业）的设计师、仆人和教师,以自身素质带领员工实现共同愿景。     

什么是“学习型组织”

学习型组织理论已经引起世界上许多国家的重视，在中国也已引起国家经贸委等政府部门的重视，上海市政府已明确提出要所上海市建成“学习型城市”。全国已有一批企业正在积极创建“学习型企业”。“怎样创建学习型企业”已成为许多具有较强时代意识的企业领导人关注的热点。 “五项修炼”理论的创立者美国彼得·圣吉认为“学习型组织”，就是大家通过不断共同学习，突破自己的能力上限，创造真心向往的结果，培养全新、前瞻而开阔的思考方式，全力实现共同的抱负。 那么如何描述学习型组织的本质？通常认为学习型组织有以下６个要素： １．…     

学习型组织与人力资源开发

文章通过从人力资源工作的角度对学习型组织理论的研读,提出学习型组织理论在一定意义上讲就是科学的人力资源开发理论,用这个理论作指导,人力资源管理和开发工作就能更有成效。同时,文章还指出,人力资源工作负有创建学习型企业的重要责任,人力资源工作团队首先要成为学习型团队。     

学习型组织与人力资源开发

文章通过从人力资源工作的角度对学习型组织理论的研读,提出学习型组织理论在一定意义上讲就是科学的人力资源开发理论,用这个理论作指导,人力资源管理和开发工作就能更有成效.同时,文章还指出,人力资源工作负有创建学习型企业的重要责任,人力资源工作团队首先要成为学习型团队.     

整体情境教学理论培养适应新经济的人才

本文在职业技术教育领域引入整体情境教学理论,倡导一种“整体关联”的教学理念。作者对整体情境教学的概念、理论基础、特点、实施方法、以及整体情境教学中学生与教师的角色进行了较为详尽的阐述,希望能为我们当前的职教教学改革提供参考。     

关于高等数学网络系统的思考

本通过对高等数学网络课件（NLS）产生的社会背景和自身发展的分析，提出了高等数学网络课件制作构架和总体思路，并对高校教学教师的自身素质和知识结构进行了反思。     

人工神经元网络负荷静态特性辨识的并行算法

基于人工神经元网络理论，对概率学习算法(Probabilistic Learni ng)和误差反向传播算法(简称BP算法)的电力系统负荷静态特性辨识的并行算法进行 了研究，并对这两种算法的计算复杂性和通信复杂性以及并行效率进行了分析。结果表明， 这两种算法都有较好的并行性能。     

加权闭环PD型迭代学习控制在重复扰动时的应用

对于实际工业过程存在重复扰动的情况下,采用了加权闭环PD型迭代学习控制算法,在有限的时间内克服重复扰动,并用MATLAB加以仿真验证了有效性。     

基于自适应极限学习机的变压器故障识别方法

针对变压器状态数据累积规模和复杂程度均增大的情况,单一智能算法进行数据处理的能力有限、精度低,提出了基于自适应极限学习机的变压器故障识别方法。利用免疫算法(IA)的多样性调节机制和存储机制对粒子种群进行优、劣分类,对优、劣粒子分别采用不同的进化方式。经IA改进的粒子群优化(PSO)算法有效克服了种群容易早熟从而导致进化停滞的缺点,提高了全局寻优能力。在参数寻优的基础上,根据寻优输出结果建立变压器故障识别模型。实验计算结果表明所提方法比极限学习机(ELM)、粒子群优化极限学习机(PSO-ELM)、遗传算法优化极限学习机(GA-ELM)方法的故障识别精度高。     

A Sustainable Model for Integrating Current Topics in Machine Learning Research Into the Undergraduate Curriculum

This paper presents an integrated research and teaching model that has resulted from an NSF-funded effort to introduce results of current Machine Learning research into the engineering and computer science curriculum at the University of Central Florida (UCF). While in-depth exposure to current topics in Machine Learning has traditionally occurred at the graduate level, the model developed affords an innovative and feasible approach to expanding the depth of coverage in research topics to undergraduate students. The model has been self-sustaining as evidenced by its continued operation during the years after the NSF grant's expiration, and is transferable to other institutions due to its use of modular and faculty-specific technical content. This model offers a tightly coupled teaching and research approach to introducing current topics in Machine Learning research to undergraduates, while also involving them in the research process itself. The approach has provided new mechanisms to increase faculty participation in undergraduate research, has exposed approximately 15 undergraduates annually to research at UCF, and has effectively prepared a number of these students for graduate study through active involvement in the research process and coauthoring of publications.      

迭代学习控制用于StatCom阻尼区域间振荡的研究

ＳｔａｔＣｏｍ一般安装在长距离输电线路上,用于提高电力系统的稳定性,阻尼振荡,提高电压控制的精度及系统的传输能力。     

基于改进GWO-ELM的热轧带钢卷取温度预测

卷取温度控制精度是影响带钢产品性能的主要因素之一,提高卷取温度控制精度和保证卷取命中率是热轧领域的重点问题.针对某钢厂现有的卷取温度设定模型中存在个别钢种命中率低的问题,结合数据挖掘及现场专家经验,提出了一种基于灰狼优化极限学习机的新建模思路,并引入Henon映射、小孔成像策略和权重因子策略来改进灰狼算法,建立了基于改进灰狼优化极限学习机(IGWO-ELM)的热轧带钢卷取温度预测模型,并与ELM模型、GA-ELM模型和GWO-ELM模型进行对比.模型结果表明:建立的IGWO-ELM模型,预测卷取温度在士3℃之内的命中率为91.1％,在士4℃之内的命中率为96.7％,均好于对比模型,具有广泛的实际应用前景.     

Modell eines Lernenden Automaten

Übersicht Es werden Prinzip und elektronische Realisierung eines Lernenden Automaten beschrieben, dem die Methode Lernen durch Erfolg zugrunde liegt. Der Lernprozeß wird in seinen Einzelheiten festgelegt und in einem Flußdiagramm dargestellt. Zur Realisierung eines Lernenden Automaten wurden drei Speicher verwendet. Es sind dies ein Verhaltensspeicher, der die verschiedenen Verhaltensweisen des Lernenden Automaten enthält; ferner ein Merkspeicher, in dem die erfolgreiche Verhaltensweise gespeichert wird; schließlich ein Erfahrungsspeicher, der zur Speicherung eines schrittweise sich ändernden Erfahrungsschatzes dient.

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Summary The paper describes the principle and electronic realization of a Learning Machine based on the method of learning by trial and error. The details of a learning process are defined and graphically presented in a flow chart. As to the realization of the Learning Machine three stores have been found necessary. A behaviour store contains all forms of behaviour that can be produced by the Learning Machine. A memory store marks the successful behaviour and an experience store follows up the step by step change of the Learning Machine's experience.

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Mitteilung aus dem Institut für Nachrichtenvermittlung und Datenverarbeitung der Technischen Hochschule Stuttgart

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Mit 3 Textabbildungen     

My first job: Managing tasks and teams

The latest installment in the My First Job series comes from Bernadette Bouchon-Meunier, director of research at the National Center for Scientific Research and head of the department of Databases and Machine Learning in the Computer Science Laboratory of the University Paris 6.