系统分析与设计 Note3

本文详细介绍了瀑布模型、增量模型、螺旋模型及其原型方法的优缺点,深入探讨了统一过程(RUP)的三大特点及与面向对象方法的关系。同时,阐述了RUP的四个阶段划分准则和关键里程碑,以及软件企业为何能按固定节奏生产、固定周期发布软件产品的理由。

1. 简述瀑布模型、增量模型、螺旋模型(含原型方法)的优缺点

瀑布模型

瀑布模型是将软件生存周期的各项活动规定为按固定顺序而连接的若干阶段工作,形如瀑布流水,最终得到软件产品。

优点
  1. 为项目提供了按阶段划分的检查点
  2. 当前一阶段完成后,只需要关注后面的阶段
  3. 可在迭代模型中应用瀑布模型
缺点
  1. 各个阶段的划分完全固定,阶段之间产生大量的文档,极大地增加了工作量
  2. 由于开发模型是线性的,用户只有等到整个过程的末期才能见到开发成果,从而增加了开发风险
  3. 不适应用户需求的变化
增量模型

增量模型是把待开发的软件系统模块化,将每个模块作为一个增量组件,从而分批次地分析、设计、编码和测试这些增量组件。

优点
  1. 开发初期的需求定义只是用来确定软件的基本结构,而对于需求的细节性描述,则可以延迟到增量构件开发时进行。这种方式有利于用户需求的逐渐明朗,能够有效适应用户需求的变更。
  2. 软件系统可以按照增量构件的功能安排开发的优先顺序,并逐个实现和交付使用。
  3. 有利于从总体上降低软件项目的技术风险。
缺点
  1. 增量模型对软件设计有更高的技术要求,特别是对软件体系结构,要求它具有很好的开放性与稳定性,能够顺利地实现构件的集成。
  2. 由于一些模块必须在另一个模块之前完成,所以必须定义良好的接口。
螺旋模型

螺旋模型(Spiral Model)采用一种周期性的方法来进行系统开发,沿着螺线进行若干次迭代。

优点
  1. 螺旋模型最大的特点在于引入了其他模型不具备的风险分析,使软件在无法排除重大风险时有机会停止,以减小损失。
  2. 设计上的灵活性,可以在项目的各个阶段进行变更。
  3. 以小的分段来构建大型系统,使成本计算变得简单容易。
  4. 客户始终参与每个阶段的开发,保证了项目不偏离正确方向以及项目的可控性。
缺点
  1. 螺旋模型强调风险分析,但要求许多客户接受和相信这种分析,并做出相关反应是不容易的,因此,这种模型往往适应于内部的大规模软件开发。
  2. 如果执行风险分析将大大影响项目的利润,那么进行风险分析毫无意义
  3. 软件开发人员应该擅长寻找可能的风险,准确地分析风险,否则将会带来更大的风险

2. 简述统一过程三大特点,与面向对象的方法有什么关系?

用例驱动

Use Case模型表达了系统的需求。

  • 在需求分析中,客户对Use Case进行描述
  • 在系统分析和系统设计中,设计师对Use Case进行分析
  • 在实现过程中,开发编程人员对Use Case进行实现
  • 在测试过程中,测试人员对Use Case进行检验
以体系结构为中心

由于在项目的开发过程中不同的开发人员所关心的角度是不一样的,因此软件的体系结构应该是一个多维的结构,RUP采用如下所示的4+1视图模型,利用UML语言来描述软件的体系结构。
在这里插入图片描述

迭代和增量

RUP强调采用迭代和增量方式来开发软件,把整个项目开发分为多个迭代过程。在每一次迭代中,只考虑系统的一部分需求,进行分析、设计、实现、测试、部署等过程,每次迭代是在已完成部分的基础上进行的,每次增加一些新的功能实现,以此进行下去,直至最后项目的完成。

与面向对象的联系

统一软件开发过程(RUP)是一个面向对象且基于网络的程序开发方法论。它可以为所有方面和层次的程序开发提供指导方针,模版以及事例支持。统一软件开发过程和类似的产品,如面向对象的软件过程(OOSP),以及OPEN Process都是理解性的软件工程工具,把开发中面向过程的方面(例如定义的阶段,技术和实践)和其他开发的组件(例如文档,模型,手册以及代码等等)整合在一个统一的框架内。

3. 简述统一过程四个阶段的划分准则是什么?每个阶段关键的里程碑是什么?

每个阶段本质上是两个里程碑之间的时间跨度。在每个阶段的结尾执行一次评估以确定这个阶段的目标是否已经满足。如果评估结果令人满意的话,可以允许项目进入下一个阶段。

1. 初始阶段

初始阶段结束时是第一个重要的里程碑:生命周期目标(Lifecycle Objective)里程碑。生命周期目标里程碑评价项目基本的生存能力。

2. 细化阶段

细化阶段结束时第二个重要的里程碑:生命周期结构(Lifecycle Architecture)里程碑。生命周期结构里程碑为系统的结构建立了管理基准并使项目小组能够在构建阶段中进行衡量。此刻,要检验详细的系统目标和范围、结构的选择以及主要风险的解决方案。

3. 构建阶段

构建阶段结束时是第三个重要的里程碑:初始功能(Initial Operational)里程碑。初始功能里程碑决定了产品是否可以在测试环境中进行部署。此刻,要确定软件、环境、用户是否可以开始系统的运作。此时的产品版本也常被称为“beta”版。

4. 交付阶段

在交付阶段的终点是第四个里程碑:产品发布(Product Release)里程碑。此时,要确定目标是否实现,是否应该开始另一个开发周期。在一些情况下这个里程碑可能与下一个周期的初始阶段的结束重合。

4. 软件企业为什么能按固定节奏生产、固定周期发布软件产品?它给企业项目管理带来哪些好处?

RUP将软件的生命周期划分为四个阶段,并且开发被组织成一系列固定的短期小项目,称为迭代,每次迭代都产生经过测试、集成并可执行的局部系统。每次迭代都具有各自的需求分析、设计、实现和测试活动。因此,在每次迭代完成后,都有一定的产品可供发布。

迭代开发降低了在一个增量上的开支风险。如果开发人员重复某个迭代,那么损失只是这一个开发有误的迭代的花费。
降低了产品无法按照既定进度进入市场的风险。通过在开发早期就确定风险,可以尽早来解决而不至于在开发后期匆匆忙忙。
加快了整个开发工作的进度。因为开发人员清楚问题的焦点所在,他们的工作会更有效率。

SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用设计。4.3系统性能测试分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是种常用于分类任务的线性模型,特别适用于类问。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单模型的偏差方差,增强整体预测的稳定性准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,勿用于商业,如有侵权联系我删除!
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值