产品线实践先导 (转)

产品线实践先导 (转)[@more@]

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  之所以要设计产品线实践(PLP)先导(The Product Line Practice Initiative ) ,是为了使软件开发组织摆脱旧式的开发只为一次只用的方式,从而迎来系统级别大规模软件复用的时代,我们概括称之为产品线。

  产品线先导给我们的印象就是:

l  产品线开发是一种低风险高回报的解决方案。

l  寻找和利用系统共性的技术以及控制变化的技术在诸如国防部,政府或者工业界是标准的软件工程实践方法。

我们已经认识到组织和组织之间是有差异的,并且通向软件产品线的道路也会因为这些

差异而变得不同。举个例子,组织之间的差异包括这些组织建立的系统的类型的不同,比如,这些系统有多大,它们是否是实时的以及它们是否是分布式的;另外还有这些组织所处的市场环境,比如它们有多大的客户基础以及这个系统的期望的生存周期;同时还有这些组织手头所拥有的资产,比如到底已经开发了多少可以被重用的软件,到底有多少领域的知识是有效的,组织员工的才智和技能,组织结构的合理性等等。

  我们已经开发出软件产品线实践的框架,软件产品线的获取—伴随框架产生以及软件产品线技术的探查。框架描述了产品线实践的精髓,使各个组织所处于的不同起点以及各个组织所采用的关于步骤和实践的概要更加符合合理的,可重复的软件产品线开发。这个框架将基于产品线实例研究而不断演化。SEI 和一些所选的组织通过广泛的合作从事与产品线方法和行业需求的研究。

  软件产品线的获取—伴随框架产生是直接面向国防部的。通过添加获取的特定信息,这种获取起到补充框架的作用。结果就产生了对于技术和管理领域的描述,而在这些领域里,这些组织应该具备获取该领域产品线的能力。

  软件产品线探测技术是一种诊断方法,这种方法利用SEI 的软件产品线框架来检查一个组织是否愿意采用软件产品线方法以及是否有能力用这种方法获得成功。PLTP包括一套发现的成果和建议。这些研究成果是提出行动计划的基础,而这些行动计划将有助于一个组织在软件产品线方面获得成功。SEI提出了一个精心设计的产品线计划项目来帮助开发这些行动计划。

  作为行业需求的一部分,SEI 和 产品线计划在2000年8月28日-31日在丹佛举行了第一次软件产品线会议,目的在于收集不断增长的产品线的数量以及有关于产品线研究者和从业者的信息。

  除了这些框架,会议,和客户直接的合作,案例研究,PLP小组的成员们主要集中注意力于以下五个方面:

l  产品线分析。我们仔细的观察了在认识一个商业机会和对产品线架构设计之间的联系。我们利用反复的,不断增加的基于对象的模型提供一种对组织的商业目标的变化以及对产品线周期的限制的快速反应的过程。产品线分析的工作建立在早期对领域工程的研究之上。

l  软件构架。基于构架的开发实践—产品线软件构架的定义和表述,对产品线构架适应能力的评估,构架的提炼以及一致性的评估。

l  再工程。平衡软件资产,分析遗产系统,为了挖掘和重用遗产系统,为移植到现代的构架而开发一个策略,从遗产软件中挖掘已经可以作为产品线的资产,为遗产系统的演变作计划。

l  商业以及获取产品线的指导方针。当一个组织打算外购一个软件产品线的全部或者部分的时候,我们会在重大问题上为该组织提供实际的指导方针,为他们采用产品线方法建造商业案例,为他们把获取以及商业实践和产品线技术实践整合,为开发可重用的资产以及通过这些资产而进行的产品开发提供获取策略,在资源选择上应用架构的评估,在美国政府这样的获取环境下演示如何应用产品线的实践。

l  行业超越。我们正在建立一个不断壮大的对产品线开发感兴趣的行业,并且通过发表文章,提出陈述,提供产品和服务,小组讨论以及提供一个参考书目来繁荣这个行业。这些参考书目被设计为用来扩充和传递SEI 在产品线开发方面的知识。

 

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内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合Koopman算子理论与递归神经网络(RNN)的数据驱动建模方法,旨在对非线性纳米定位系统进行有效线性化建模,并实现高精度的模型预测控制(MPC)。该方法利用Koopman算子将非线性系统映射到高维线性空间,通过递归神经网络学习系统的动态演化规律,构建可解释性强、计算效率高的线性化模型,进而提升预测控制在复杂不确定性环境下的鲁棒性与跟踪精度。文中给出了完整的Matlab代码实现,涵盖数据预处理、网络训练、模型验证与MPC控制器设计等环节,具有较强的基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及自动化、精密仪器、机器人等方向的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决高精度纳米定位系统中非线性动态响应带来的控制难题;②实现复杂机电系统的数据驱动建模与预测控制一体化设计;③为非线性系统控制提供一种可替代传统机理建模的有效工具。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析实现流程,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN网络结构设计与MPC控制器耦合机制,同时可通过替换实际系统数据进行迁移验证,深化对数据驱动控制方法的理解与应用能力。
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