40、敏捷建模方法工程(AMME):概念、框架与实践

敏捷建模方法工程(AMME):概念、框架与实践

在当今快速变化的业务环境中,领域特定建模的概念专业化水平并非固定不变。为了实现新的能力和敏捷开发的“竞争优势”,可能会逐渐需要新的属性和子类型。敏捷建模方法工程(AMME)的出现,就是为了确保这种不断演变的专业化能够及时融入到建模方法中。

1. AMME框架概述

敏捷开发具有以下关键特征:
- 迭代性:重复活动并可能重新审视相同的工作产品。
- 增量性:每个后续版本都可用,并基于先前版本构建。
- 版本控制:支持其他敏捷实践。
- 团队控制:一小群人被分配到同一个项目构建块,并共同承担责任。

为了在建模方法工程中实现敏捷性,这些原则必须与建模方法设计的基础相结合,主要考虑以下构建块:
1. 建模语言 :描述建模构造的集合,包括符号、语法和语义。为了实现可管理的粒度和模型可理解性,建模语言可以划分为针对系统不同方面或抽象层的模型类型。
2. 建模过程 :定义建模人员为实现某个目标必须采取的步骤。
3. 机制和算法 :涵盖处理模型信息的各种功能,如可视化、转换、评估等。

敏捷性依赖于迭代增量周期,集成在一个高级框架中,如下面的流程图所示:

graph LR
    classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px;
    A(应用环境):::process --> B(产生
提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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