20、软件研发:从传统到创意的转变

软件研发:从传统到创意的转变

在软件研发的领域中,需求通常会演变成设计规格。由于业务分析师往往无法处理技术实现,设计工作通常由开发团队负责。然而,一个常见的问题是,开发团队常常提前编写设计规格,此时他们还未遇到实现这些想法时可能出现的障碍。这就导致设计文档在缺乏足够实践认知的情况下完成,随后需要经历反复修改的过程,最终这些文档的实用性大打折扣。

在软件开发过程中,对于未受监管的软件,关于可能存在的剩余错误的开放讨论相当常见。但当产品需要接受美国食品药品监督管理局(FDA)审查时,出于政治原因,这种开放讨论就变得不那么容易进行。对于受监管的产品,有一套正式的流程来记录、审查和解决缺陷。不过,即使是受监管的产品,也存在尽快将产品推向市场的巨大动力。在开发后期宣布需要进行更多测试或可能存在缺陷,会造成不稳定的局面。因为一旦发现关键错误,就必须进行修复,这需要重新执行大量测试用例,并可能对产品发布文档进行广泛调整,成本相当可观,压力也随之增大。在这种情况下,提出并执行额外测试变得困难,但恰恰在这种情况下,尤其是对于有重大影响的产品,更应该进行更多测试。

在产品开发周期结束时的FDA审计中,非员工很少参与。与FDA合作推动产品通过审计的负责人会经过精心挑选,这个人需要具备监管经验、产品经验,以及足够的团队知识,以便迅速且自信地收集所需的任何额外信息。作者从未见过一线测试人员被纳入这个过程。2001年,作者的第一次培训经历是参加FDA审计员培训,老板希望作者亲身体会FDA审计员的审查重点。作者认为,如果自己是FDA审计员,会希望与团队中的测试人员交流,直接听取接触过软件并了解产品的人的意见,而不仅仅依赖指定的发言人。

在科学实验室进行测试的最后一天,大家都有些留恋。大多数人是以承包商的身份工作,

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神经网络与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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