35、项目服务器的准备、安装与配置全解析

项目服务器的准备、安装与配置全解析

1. 前期准备工作

1.1 需求定义

  • 问卷辅助 :部分合作伙伴开发了自定义问卷来明确需求和设计系统,例如 Project Server Support 公司创建的 EWQ(企业网络问卷),它基于角色、可定制且包含报告功能。
  • 访谈实施 :进行访谈时,确保每个角色至少有两人参与。因为不同人即使担任相同角色,工作方式和需求也可能不同。
  • 投资回报率计算 :在考虑使用项目服务器时,应计算投资回报率(ROI)。实施项目服务器需要软件、基于角色的资源培训,可能还涉及硬件投资。要运用组织既定的 ROI 计算技术,评估实施成本和收益。

1.2 系统设计

利用需求定义阶段收集的信息设计项目服务器系统,这些信息有助于确定要实施的服务器功能。同时,实施团队还需处理与数据库构建无直接关联的问题。

1.3 技术环境评估

项目服务器对软件和硬件有一定要求,硬件会影响其性能。因此,要评估现有软硬件、网络架构,并考虑必要的升级成本和时间。

1.4 特殊需求处理

根据需求定义,判断组织是否要构建文档库并以协作方式处理问题。若使用这些功能,需安装 Windows Sharepoint Services(随 Windows 2003 Server 提供)。此外,组织可能要添加自定义电子邮件通知,实施团队需进行创建;若需求表明定制项目指南有益,团队也需进行定制。

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析仿真验证相结合。
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