关于Smart

2006年06月23日 01:25:00

Ivar Jacobson提出了下一代软件过程的概念,指出:Agile更侧重于隐性,UP更侧重于显性;下一代软件过程的特点是Smart;关于过程的变迁,从隐性到显性,直到Smart。下一个大的技术趋势是主动软件,软件不再是被动的模式,而是主动的模式;Smart真正的含义有三个重要的环节,主动指导主动观察主动协助...等诸多观点。

熟悉敏捷开发的朋友,可以看到敏捷开发的四条宣言。
个体和协作 胜于 过程
可工作的软件 胜于 完整的文档
客户协作 胜于 合同
响应变化 胜于 遵循计划

而Ivar则提出了一个关于Smart的宣言,有四条。
让众所周知的知识显式化 胜于 知识的隐性化
主动过程 胜于 被动过程
让模型成为代码 胜于 让代码成为模型
团队能力 胜于 核心个体



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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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