3、软件决策与规划:分析助力产品发展

软件决策与规划:分析助力产品发展

1. 软件决策过程关键步骤

在软件产品、系统和服务的开发中,决策过程至关重要。以下是决策过程中的关键步骤:
- 做出最终决策 :这是决策过程的目标,对发展而言非常重要。利益相关者需要能够沟通实际决策以及决策的基本原理。
- 将案例存储在知识仓库 :案例信息,包括上下文模型、使用的标准、涉及的利益相关者以及考虑的资产来源等,都应仔细记录。如果案例得到妥善记录(包括决策依据),这一步骤有助于提高透明度,并促进基于证据的知识仓库的有机增长。鉴于变化的速度,添加新案例很重要,以确保近期案例可用于未来决策。

决策过程结束时,目标是利益相关者达成共识,或者至少让参与的利益相关者了解为何做出该决策,并能够在组织内进行沟通。

2. 决策支持模型与过程概述

决策支持模型和过程看似复杂,但它们解决了公司面临的一个具有挑战性的领域。如今软件产品、系统和服务的开发是一项复杂的工作。选择软件组件(或服务)的决策,无论是内部开发还是外部选项(如商用现货(COTS)、开源和外包),通常都是战略决策,会对竞争力产生重大影响。

该方法解决了关于选择软件资产(组件和服务)来源的几个关键问题。不过,在使用该方法之前,需要确定实际的决策需求。决策过程展示了如何做出决策,而谁来做出决策则由利益相关者的识别来决定。决策的主要原因通过决策模型中的标准来体现。

此工作的重点是在不同类型的资产来源之间进行选择,而不是在同一类型的不同实际组件或服务之间进行选择。目标是将竞争特定替代方案的选择集成到模型和过程中,包括组件和服务之间以及同一资产

【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。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值