CMMI 4级实践问题30问-4

第10问:特殊原因发生,是否一定会有过程异常?
答:未必。
比如特殊原因1是正向作用,特殊原因2是反向作用,二者可能作用抵消,在过程的参数上表现的就可能没有异常。
如果有过程异常,也未必是特殊原因造成的,有可能是误判。

第11问:好的异常是否也要剔除?
如前8个点的上下限在-10%到-1%,可第9个点在1%,看着是超过了控制线,可这个点的实际意义是好的,那是剔除不剔除呢?
答:异常也区别是好的异常还是坏的异常,好的异常也有可能剔除,因为不代表是一种趋势,如果是一种趋势,则是剔除其他点,而保留这些点,重新计算控制线。

第12问:当在控制图上剔除异常点后,是否在图上直接删除异常点,不再描在图上呢?
答:在传统企业的控制图中,一般是在图上直接删除点后重算,在软件过程的控制图中,除XMR图外一般是在图上不删除点,但计算数据时不纳入计算。理由如下:
(1) 软件企业本身过程的数据采样点比较少;
(2) 异常点可能存在一定的模式,保留在图上便于发现这种模式;
对于XMR图,一般是在图上直接删除之。

第13问:在当控制图上存在多个异常点时,是1次性都将这些异常点剔除掉,还是按其他规则剔除异常点?
答:剔除不剔除异常点是根据分析的原因来决定的,要看是否是一个特殊原因造成的,只要是特殊原因造成的就要删除之,此时删除的有可能不仅仅是表现为异常的数据点,也有可能是在图上并没有表现出异常的点,因为这些点和异常点可能具有相同的原因系统。也有可能在图上是异常点,但是分析后发现是由于其他异常点的影响造成的,而不是特殊原因造成的,则不能删除。
剔除时有可能不是剔除一个数据点,而是改变某点的值,比如某个点的值是100,但是其中只有30是由于特殊原因造成的,此时应是将该样本点的取值改为70,重新计算。

第14问:剔除异常点后,控制线就会收窄,收窄后有些点又超过控制线了,这时候还重新算吗?如果100个点剔除了80个点可以吗?
答:重新计算。如果100个点剔除了80个点,只要这80个点都是特殊原因造成的,采取了措施,规避了问题的再次发生,那也是合理的。得到的控制限是可以作为尝试控制限来使用。如果采用判稳的原则,可以认为该过程是不稳定的。判稳与判异是不同的原则。
先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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