95、可测量需求:软件开发的关键要素

可测量需求:软件开发的关键要素

1. 可测量需求概述

在软件开发中,确保需求可测量至关重要。如果无法判断一个需求是否得到满足,将其纳入需求文档就毫无意义。可测量需求是证明系统每个需求都已达成的首要步骤。

1.1 可测量需求的重要性

编写听起来不错、显然理想且易于理解,但却无法测量或验证的需求相对容易。例如,“软件永远不会崩溃”这一需求,要确定软件是否永远不会崩溃,需要进行无限长时间的测试,这显然不切实际。还有些需求虽属性可测量,但未明确目标,如“系统响应要快”,未说明“快”的具体标准。另外,一些系统整体属性在产品发布前难以测量,如软件可靠性。因此,若要确保满足系统需求并知晓已达成这些需求,就必须使每个需求都具备可测量性。

1.2 需求可测量性问题的可能症状

需求可测量性问题有以下三种症状:
- 追求绝对完美 :要求软件无缺陷才能实现的绝对完美需求,需警惕“永远”“总是”等词汇。
- 使用描述性词汇 :使用描述性形容词或副词而非数值目标,像“快”“慢”“大”“小”“友好”“廉价”“灵活”等不精确术语,会使确认是否满足需求变得困难。
- 目标无法实际测量 :需求为无法实际测量的数量或属性设定目标,阅读需求时若不清楚如何衡量成功,就存在问题。

1.3 不可测量需求的风险

不可测量需求会带来诸多风险:
- 无法满足客户期望 :由于期望沟通不精确,客户对“快”等概念的理解可能与开发者不同,导致系统无法满足客户期

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”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 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)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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