质量的衡量要多点考虑客户的“感知质量”

Elfriede Dustin建议关注研发及测试(R&D&T),强调客户感知质量的重要性。即使产品整体缺陷密度低,若频繁出现影响核心功能的问题,也会导致用户体验下降。反之,即使产品存在较多小问题,只要不影响主要功能,用户仍可能认为质量较高。因此,应加强基于使用模式的测试,提高用户感知质量。

Elfriede Dustin提出,我们不仅仅要关注R&D,还需要扩展一下,把测试也包括进来,关注“R&D&T”。

同时,她还指出,质量的衡量要多点考虑客户的“感知质量”(Perceived quality)。

如果在一个产品中有10个经常发生的错误,并且会影响到关键的功能,则客户通常会觉得这是个糟糕的产品,质量很差,即使从整个来看,产品的缺陷密度非常低。

而如果一个产品的缺陷密度非常高,高达100个经常出现的错误,但是基本不会影响功能操作,则该产品通常会被客户认为是高质量的。

因此,我们应该更多地关注基于使用模式的测试,从而得到更高的用户感知质量。

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的结构与权重更新机制、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神经网络与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,提升控制精度与鲁棒性; 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,注重理论分析与仿真验证相结合。
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