《软件项目管理》

   由于软件产品的不可见性,过程的多变化性,人员的高流动性及项目的高度不确定性,故得进行软件项目管理活动,其集中于人员,产品,过程和项目4个方面;包括项目启动,规划,实施及收尾活动。项目组织分为民主式, 主程序员式及技术管理式组织,微软有着小型多元化的项目组织;清晰明确的角色划分;精密细致的团队模型;是所有同行的榜样。每个软件团队都应向着团结协作,战斗力强的方向去建设。项目沟通管理是复杂的,耗时的,常见的方式有:直接,电话交谈,电子邮件,会议,项目网站,书面报告等;包括规划项目沟通,建立基础设施,实施阶段性评审及每周组织小组会议等活动。项目规划是核心工作,规模估算有代码行,功能点技术;成本估算分为专家判断,类比估算及COCOMO模型。项目计划是用来协调及指导项目实施和控制的文件。项目风险管理包括风险识别,分析,规划及监控几个方面,常见的风险有软件规模,过程,商业影响,客户相关及开发技术,环境,人员等。配置管理能有效提高生产率,包括配置项标识,版本管理,系统构建,变更控制几种活动;CVS是一种开源配置管理工具。

转载于:https://www.cnblogs.com/Twinklelittlestar/p/4265518.html

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)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,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
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