Amoxicillin_ONE的学习笔记:可行性研究

本文介绍了系统可行性分析的基本概念,包括可行性研究的概述、系统流程图的绘制方法、成本效益分析的计算方式及可行性研究报告的撰写技巧。通过实例帮助读者理解如何进行系统可行性评估。


前言

以下将从四个要点进行分析:

  1. 可行性研究概述
  2. 系统流程图
  3. 成本效益分析
  4. 可行性研究报告

提示:以下是本篇文章正文内容,下面案例可供参考

一、可行性研究概述

主要从经济、技术、操作法律等方面来分析所给出的解决方案是否可行,是否在规定的资源和时间的约束下完成。

实际上是一次大大简化了的系统分析和系统设计的过程。

三种可行性分析

  • 经济可行性
    主要进行成本效益分析,从经济角度决定系统是否值得开发

  • 技术可行性
    主要根据系统的功能、性能、约束条件,分析现有资源和技术条件下系统能够实现,包括风险分析资源分析技术分析

  • 法律可行性
    《计算机软件保护条例》和《中华人民共和国著作权法》是法律可行性分析的主要依据

可行性研究的步骤

  1. 复查并确定系统规模和目标
  2. 研究目前正在使用的系统
  3. 建立新系统的高层逻辑模型
  4. 导出和评价各种方案
  5. 推荐可行方案
  6. 草拟初步的开发计划
  7. 编写可行性研究报告提交审查

二、系统流程图

进行可行性分析时,通常用系统流程图来描述索要开发的系统。用于描述项目的处理流程范围功能等。

流程图符号

  • 基本符号
    正常这5个符号就够了
    在这里插入图片描述

  • 扩展符号
    需要更具体地描绘一个物理系统时需要用到的
    在这里插入图片描述

系统流程图示例

e.g.某校办工厂有一个库房,存放该厂生产需要的各种零件器材,库房中的各种零件器材的数量及其库存量临界值等数据记录在库存主文件上,当库房中零件器材数量发生变化时,应更改库存文件。若某种零件器材的库存量少于库存临界值,则立即报告采购部门以便订货,规定每天向采购部门送一份采购报告。
在这里插入图片描述

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三、成本效益分析

相关概念

  • 软件成本
    开发成本 + 运行维护成本

  • 软件效益
    有形的经济效益 + 无形的社会效益

  • 成本估算

  • 成本/效益分析
    成本/效益分析的第一步是估算成本和运行费用(系统的操作费用和维护费用)
    系统的经济效益 = 因使用新系统而增加的收入 + 使用新系统可以节省的运行费用

  • 货币的时间价值
    通常以利率形式表示。具体看例题

  • 投资回收期
    投资回收期即工程累计经济效益等于最初投资所需要的时间

  • 纯收入
    在整个生存周期内新系统的累计经济效益与投资之差称为纯收入

  • 投资回收率
    用于衡量投资效益的大小,并且可以用它和年利率比较

案例分析

在这里插入图片描述在这里插入图片描述在这里插入图片描述

四、可行性研究报告

主要内容

一、引言
二、系统开发的背景、必要性和意义
三、新系统的几种方案介绍
四、可行性研究
五、几种方案的比较
六、结论

可行性研究的结论

  • 可立即开始
  • 需要推迟到某些条件(如:资金、人力、设备)落实后才能开始
  • 需要对开发目标进行某些修改后才能开始
  • 因为某种原因(如:技术上不成熟、经济上不合算)不能进行
【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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