12、软件架构评估实践的影响因素解析

软件架构评估实践的影响因素解析

在软件开发领域,软件架构评估是确保软件系统质量和性能的关键环节。不同规模组织的软件架构评估实践受到多种因素的影响,下面将深入探讨相关研究。

研究方法

本次研究采用焦点小组的方法收集数据。焦点小组研究是一种经过验证的技术,用于获取选定人群对特定感兴趣领域的看法。它是精心策划和组织的讨论,通常有3至12名参与者。讨论过程较为自由,但由经验丰富的主持人进行引导,确保讨论围绕相关主题,并让每个参与者都有机会发言。

焦点小组研究主要有以下几个步骤:
1. 定义问题 :明确研究目标,即了解软件架构评估的挑战,洞察影响架构评估实践的因素,以及从业者如何应对这些挑战。
2. 规划焦点小组 :设定参与者的选择标准,确定会议时长(通常为2至3小时),并准备相关文件,向参与者提供研究背景、目标和流程。
3. 选择参与者 :为了深入了解软件架构评估的行业实践,邀请具有一定软件架构设计和评估经验的参与者至关重要。参与者需满足以下标准:
- 在不同行业领域(如金融、医疗、教育和零售)至少有5年的架构设计和评估经验。
- 有时间并愿意投入所需的精力。
- 具备架构评估相关问题的知识和专业技能。
- 愿意分享他们在组织中软件架构评估各方面的经验和坦率的意见。
由于符合要求的从业者通常时间有限,不太可能回应陌生来源的邀请,因此采用了可用性抽样这种非概率抽样技术。通过个性化联系和专业推荐两种方式邀请潜在参与者。
4. 进行焦点小组会议 :共举行了

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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