CNAS-CL01-G001文件新版发布,变化解读,软件实验室需要做好哪些应对?

CNAS-CL01-G001:2024检测和校准实验室能力认可准则的应用要求是一份强制执行的准则文件,软件实验室认可过程中,一定会用到该文件。该文件也是软件测试实验室建立质量管理体系的重要依据。

近日,中国合格评定国家认可委员会(CNAS)秘书处完成对CNAS-CLO1-G001:2024的修订换版工作,发布并于2024年7月1日正式实施该文件。该文件自发布之日起,有1年的过渡期,过渡期之后,CNAS将按照 CNAS-CLO1-G001:2024 的要求受理软件实验室的认可申请并开展评审活动。

针对该文件的换版发布,不论是已经获取CNAS认可的软件测试实验室,还是正在准备申请软件实验室认可的实验室,都应该做好以下工作:首先应该从官网“认可规范”栏目中的“实验室认可——认可准则——认可应用准则”中查找并下载最新文件,做好相应的文件控制管理工作。根据文件变动内容修订相应的内部文件。最后还应组织宣贯培训,识别新旧文件差异,做好内部应对工作计划。

下面我们来看一下CNAS-CL01-G001检测和校准实验室能力认可准则的应用要求新旧版本的差异对比:

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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