论文笔记-Integration of AI activities in software development processes

本文提出了一种将人工智能(AI)活动融入扩展瀑布模型和敏捷模型的方法,并定义了UGAM和IoI两个指标来评估集成效果。通过对五个软件项目的分析,证实了IoI指标在增强的瀑布模型中相较于UGAM具有更好的相关性。

一、论文摘要

  目前软件开发整个过程的建模都是使用瀑布模型和敏捷模型来完成。进一步扩展瀑布模型和敏捷模型在通信、规划、建模、构建和部署这几个重要阶段能够进一步提高产品的整体质量。因此,在本研究中,将人工智能活动集成到软件开发过程中。将人工智能活动中几个重要内容如智能代理、机器学习、知识表达、统计模型、概率模型和模糊计算集成到扩展的瀑布模型中。将人工智能活动中的智能决策、图灵测试、搜索及最优化集成到敏捷模型中。在五个独立的软件项目中评估UGAM和IoI这两个指标。使用这些模型开发的项目,收集到的反馈查询和数据将会被广泛分析用于确认产品的个体特征,确认产品之间关于模型和指标的相关性。


二、在扩展的瀑布模型中集成AI活动

  扩展的瀑布模型包含:通信、规划、建模、构建和部署五个重要阶段来完成软件开发,在扩展的瀑布模型中添加一些AI的重要概念。集成AI活动后的扩展瀑布模型如下图所示:
集成AI活动后的增强瀑布模型


三、在扩展的敏捷模型中集成AI活动

  扩展的敏捷模型包含两个重要阶段:通信和迭代。其中迭代阶段包含的步骤有:发布、规划、设计、测试和编码。我们在扩展的敏捷模型的这两个阶段添加一些重要的AI概念。集成AI活动后的扩展敏捷模型如下图所示:
集成AI活动后的增强版敏捷模型


四、集成效果测量
  1. UGAM:衡量软件设计到达用户体验目标的程度的一个非常流行的指标。
    UGAM=mi=1wiAimi=1wi
  2. IoI:衡量AI活动在软件过程中的集成程度的一个指标。
    IoI=i=1m(wiAimi=0wi)
  3. 公式说明:

    • wi 表示目标参数的权重,目标参数是将每个用户的体验目标分解为一组参数,权重是活动在项目范围内的意义大小
    • A表示目标参数的分数,分数表示目标参数达到用户满意程度的好或坏大小
    • m是目标参数的数量

五、产品相关性分析

使用Pearson相关系数计算
参考论文


六、总结

  本文提出了一个将AI活动作为扩展软件开发过程模型基准的体系结构。扩展瀑布模型和敏捷模型通过AI活动进行增强。通过论证IoI和UGAM在工业项目中的相关性,证实了我们的过程模型可以将瀑布模型和敏捷模型扩展。从相关性研究中,证实了IoI指标在增强的瀑布模型上相较于UGAM有更好的相关性。

内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合Koopman算子理论与递归神经网络(RNN)的数据驱动建模方法,旨在对非线性纳米定位系统进行有效线性化建模,并实现高精度的模型预测控制(MPC)。该方法利用Koopman算子将非线性系统映射到高维线性空间,通过递归神经网络学习系统的动态演化规律,构建可解释性强、计算效率高的线性化模型,进而提升预测控制在复杂不确定性环境下的鲁棒性与跟踪精度。文中给出了完整的Matlab代码实现,涵盖数据预处理、网络训练、模型验证与MPC控制器设计等环节,具有较强的基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及自动化、精密仪器、机器人等方向的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决高精度纳米定位系统中非线性动态响应带来的控制难题;②实现复杂机电系统的数据驱动建模与预测控制一体化设计;③为非线性系统控制提供一种可替代传统机理建模的有效工具。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析实现流程,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN网络结构设计与MPC控制器耦合机制,同时可通过替换实际系统数据进行迁移验证,深化对数据驱动控制方法的理解与应用能力。
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