1、软件测试与MTCC方法解析

软件测试与MTCC方法解析

1. 软件测试概述

软件测试被定义为执行系统以发现其中的故障,它包含了各种不同目标和动机的方法。为了提高效率和效果,测试过程的多个部分通常会实现自动化,其中测试脚本的执行和测试结果的记录是测试自动化的核心。

2. 测试与软件质量
2.1 软件质量
  • 质量定义 :Juran将质量定义为“适合使用”,这引发了一系列问题,如适合何种使用、如何构成适合以及如何确定系统的适用程度。为了评估系统的适用性,需要某种规格说明,它描述了系统的需求。系统质量也可定义为其实现符合规格说明的程度,因此规格说明必须反映系统的需求。
  • 不同的质量观念 :存在两种基本的质量观念,即规格说明中心和用户中心。规格说明中心的观点认为质量是符合规格说明,而用户中心的观点认为质量是产品对用户或客户的有用程度。在软件工程中,当系统的规格说明完全正确地代表了用户的需求时,这两种观念可以协调一致。
  • 软件质量属性 :ISO标准9126 - 1定义了软件质量的六个属性,包括功能性、可靠性、可用性、效率、可维护性和可移植性。我们可以将软件质量分为功能质量和非功能质量,以及用户可观察质量和用户不可观察质量。
    • 功能质量是系统正确完成特定任务的能力,非功能质量属性描述了系统必须满足的一般条件。
    • 用户可观察质量包括影响用户与系统交互的属性,而用户不可观察质量如可维护性虽然对用户不可见,但对系统的持续质量至关重要。
内容概要:本文介绍了基于Koopman算子理论的模型预测控制(MPC)方法,用于非线性受控动力系统的状态估计预测。通过将非线性系统近似为线性系统,利用数据驱动的方式构建Koopman观测器,实现对系统动态行为的有效建模预测,并结合Matlab代码实现具体仿真案例,展示了该方法在处理复杂非线性系统中的可行性优势。文中强调了状态估计在控制系统中的关键作用,特别是面对不确定性因素时,Koopman-MPC框架能够提供更为精确的预测性能。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研【状态估计】非线性受控动力系统的线性预测器——Koopman模型预测MPC(Matlab代码实现)究生、科研人员及从事自动化、电气工程、机械电子等相关领域的工程师;熟悉非线性系统建模控制、对先进控制算法如MPC、状态估计感兴趣的技术人员。; 使用场景及目标:①应用于非线性系统的建模预测控制设计,如机器人、航空航天、能源系统等领域;②用于提升含不确定性因素的动力系统状态估计精度;③为研究数据驱动型控制方法提供可复现的Matlab实现方案,促进理论实际结合。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注Koopman算子的构造、观测器设计及MPC优化求解部分,同时可参考文中提及的其他相关技术(如卡尔曼滤波、深度学习等)进行横向对比研究,以深化对该方法优势局限性的认识。
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