4、CMMI 模型:阶段式与连续式表示法解读

CMMI 模型:阶段式与连续式表示法解读

在当今的项目管理和过程改进领域,CMMI(Capability Maturity Model Integration)模型是一个重要的工具。它有两种不同的表示法:阶段式表示法和连续式表示法。下面我们将深入探讨这两种表示法的结构和特点。

关键概念解析

在深入了解 CMMI 模型结构之前,我们需要明确几个重要概念:
- 实施(Implementation) :指在过程域内执行任务。过程域是 CMMI 定义的组织应关注的领域,如项目规划或配置管理,它是一组相关任务,用于解决特定领域的问题。不过,执行的任务或遵循的过程可能尚未完全融入组织文化。
- 制度化(Institutionalization) :是反复实施过程的结果。当过程完全融入组织,即使创建该过程的人员离开,过程仍能继续运行,并且有相应的基础设施支持业务运作和遵循该过程的人员。

其他相关定义如下:
| 术语 | 定义 |
| ---- | ---- |
| 开发(Development) | 生命周期的构建阶段,包括维护 |
| 项目(Project) | 向客户交付产品所需的活动和资源。项目不限于软件项目,也可以由多个项目组成,且通常有开始和结束日期,并指定正式的项目经理 |
| 产品(Product) | 交付给客户的服务、系统或有形输出 |

“组织”这个术语在 CMMI 中频繁使用,但定义较为模糊。通常,组织是指部门内正在进行的一系列项目,还包括人员、部门结构以及实体工厂和设备。例如,一个开发者可能同时参与汽车保险系

六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法仿真方法拓展自身研究思路。
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