12、决策理由管理:原理、方法与实践

决策理由管理:原理、方法与实践

1. 引言

在软件开发和其他领域,我们常常做出各种决策,但这些决策背后的理由往往被忽视。然而,记录和管理这些决策理由(rationale)对于应对变化、提高决策质量以及促进知识传承至关重要。本文将深入探讨决策理由管理的相关概念、方法和实践。

2. 决策理由概述

决策理由是决策背后的动机和依据,它包含以下几个关键要素:
- 问题(Issue) :每个决策都对应一个待解决的问题,通常以问题的形式表述,如“如何烹饪火腿?”“如何表示年份?”
- 替代方案(Alternatives) :是解决问题的可能方案,包括那些被探索但因不满足某些标准而被舍弃的方案。
- 标准(Criteria) :是所选解决方案应满足的理想品质,在不同阶段有不同的表现形式,如需求分析阶段的非功能需求和约束,系统设计阶段的设计目标等。
- 论证(Argumentation) :在决策过程中,开发者通过讨论和辩论来评估不同方案的优缺点,最终达成共识或做出决策。
- 决策(Decisions) :是问题的解决方案,代表根据评估标准和理由选择的替代方案。

决策理由在整个开发过程中都有重要作用,例如在需求获取和分析阶段,有助于创建测试用例;在系统设计阶段,能帮助跟踪设计目标与非功能需求之间的依赖关系;在项目管理阶段,可辅助应对风险;在集成和测试阶段,有助于解决子系统之间的接口不匹配问题。

根据对决策理由的捕获程度

【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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