42、交付循环中的测量、学习与应用构建

交付循环中的测量、学习与应用构建

在软件开发和项目管理过程中,测量和学习是推动项目不断进步的关键环节。通过对交付循环的各个阶段进行有效的测量和学习,我们能够做出更明智的决策,提高项目的成功率。

交付地图的创建与作用

在交付循环中,交付地图是一个强大的总结工具。它可以总结我们在交付循环中的学习和决策,与之前的发现地图和选项地图相互配合。交付地图主要总结以下几个方面:
- 行动(Actions) :本周为改善成果可以完成哪些工作?
- 进行中(Doing) :当前正在进行的工作有哪些?
- 待审查(Done) :哪些工作已准备好进行审查?
- 影响(Impact) :在实现成果方面取得了哪些进展?
- 学习(Learn) :我们学到了什么?
- 洞察(Insights) :下一步的计划是什么?

当我们完成交付循环,进入改进和持续阶段时,会进一步完善交付地图的最后一部分,明确下一步的行动。以 PetBattle 为例,其交付地图在第一次迭代结束时,为团队提供了清晰的项目进展总结。

在整个交付循环中,我们要不断对交付地图进行回顾和更新,确保其反映项目的最新情况,从而更好地指导后续工作。

测量与学习的重要性

在项目推进过程中,持续的测量和学习至关重要。通过对功能发布、实验运行和研究的测量,我们能够获取基于指标的证据,从而做出更具体的决策。 </

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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