6、软件需求分析之Facade迭代全解析

软件需求分析之Facade迭代全解析

在软件开发过程中,采用用例驱动的方法能够帮助我们更有组织、更系统地开展工作。其中,需求生命周期的首次迭代——Facade迭代,对于明确系统需求起着至关重要的作用。

1. Facade迭代的目标

Facade迭代的主要目的是为预期参与者与应用程序的每一次主要交互创建占位符。一个Facade用例仅包含作为占位符所需的最少信息,如交互的名称和简短描述,同时识别发起者和其他参与者。然而,执行这一迭代具有一定难度,因为此时可能对应用程序还没有清晰的概念。所以,营造一个鼓励开放和创新的环境,有助于团队发挥出最佳水平。

在定义提议系统时,可以从以下几个方面获取想法和意见:
- 用户 :用户对提议系统的交互定义有着重大影响。他们是新系统的核心,其输入和支持至关重要。但用户往往无法完整地阐述新系统的功能,原因包括新系统可能涉及未建立的新业务流程,以及用户对自身领域过于熟悉而认为部分操作显而易见等。此外,如果项目团队中缺乏像用户一样了解该领域的主题专家(SME),团队就难以深入理解用户话语背后的含义。SME通常是前用户或在特定行业有丰富系统实施经验的IT人员。
- 项目团队 :项目团队负责实际工作,因此对用户与系统的交互方式也有一定的见解。团队应专注于设定交互标准、维持范围、从用户输入中进行推断,以及对需求进行记录、存储和索引。用户提供当前工作方式和期望改变的信息,SME则协助将系统塑造为更完善、更优雅且更具盈利性的流程。
- 行业专家 :项目团队成员需要判断计算机行业专家提供的以用户为中心的信息是否适用于当前项目。行业

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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