14、软件开发的关键要点与实践方法

软件开发的关键要点与实践方法

在软件开发领域,有诸多关键要点和实践方法对于提升软件质量、提高开发效率以及保障软件的可维护性至关重要。下面我们将详细探讨这些方面的内容。

软件开发的基础原则
  1. 理解整个流程
    优秀的开发者需要理解整个软件过程,尽管可能并非精通每一个方面。以面向对象的软件过程为例,它相当复杂,这表明软件不仅仅涉及编程、建模、测试等专业领域。顶尖的建模者会从整体角度出发,进行长远思考,考虑用户需求以及如何维护和支持所开发的软件。
  2. 尽早且频繁地测试
    如果软件不值得测试,那么它可能也不值得开发。可以通过开发技术原型并进行技术评审来测试模型。在软件生命周期中,测试越晚进行,修复发现的错误就越困难且成本越高。因此,尽早测试工作是非常值得的。具体操作步骤如下:
    • 开发技术原型:根据软件的设计和需求,构建一个可运行的原型,包含部分核心功能。
    • 进行技术评审:组织相关人员对原型进行评审,检查是否符合设计要求和预期功能。
    • 记录问题:在测试和评审过程中,详细记录发现的问题和缺陷。
    • 修复问题:根据记录的问题,及时进行修复和改进。
    • 重复测试:修复问题后,再次进行测试,确保问题得到解决。
  3. 记录工作内容
    如果工作内容不值得记录,那么它可能也不值得开发。应该记录决策、决策所基于的假设、模型的每个部分(尤其是不明显的部分),并为每个模型创建概述,以便他人能
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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