挖出项目需求中的地雷

本文讨论了在进行客户需求调研时,仅依靠IT技术团队存在的潜在问题,并提出建议:引入跨领域的专家团队,从不同角度深入了解客户需求,确保产品开发更加贴近实际需求。

一个技术团队的人风风火火进入一家流程很复杂的客户。手拿小本一通问,一通记。然后回去搞开发。这种景象多不多呢?

请注意,我特别强调了团队的成员主要是IT技术方面的专业人员。

一系列问题一直在这里埋着:他们能完全听懂客户的话吗?表面听懂了,深层的内容呢?客户没有想到要表达但很重要的内容呢?

这些埋着的问题可能就是将来的地雷。

地雷起爆的威力例子可能太多了,损失大都是两败俱伤。

这里以客户为导向的态度当然是根本的,但在了解需求团队的人员结构上也是一个根本原因。我的想法没有花哨,也不必多讲。

这个想法就是:调查阶段要有投入,投入方向是请非常了解客户运作的行业各方面专家入队参与调查,以他/她们的专业视点为钻头,深入客户需求底层。务求对需求一网打尽,不留隐患。成员来自的方面比如:财务方面,质量方面,技术方面,工艺方面,管理方面,等等。

好了,不多讲了,智者自明。

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)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,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
基于粒子群算法优化Kmeans聚类的居民用电行为分析研究(Matlb代码实现)内容概要:本文围绕基于粒子群算法(PSO)优化Kmeans聚类的居民用电行为分析展开研究,提出了一种结合智能优化算法与传统聚类方法的技术路径。通过使用粒子群算法优化Kmeans聚类的初始聚类中心,有效克服了传统Kmeans算法易陷入局部最优、对初始值敏感的问题,提升了聚类的稳定性准确性。研究利用Matlab实现了该算法,并应用于居民用电数据的行为模式识别与分类,有助于精细化电力需求管理、用户画像构建及个性化用电服务设计。文档还提及相关应用场景如负荷预测、电力系统优化等,并提供了配套代码资源。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事电力系统、智能优化算法、数据分析等相关领域的研究人员或工程技术人员,尤其适合研究生及科研人员。; 使用场景及目标:①用于居民用电行为的高效聚类分析,挖掘典型用电模式;②提升Kmeans聚类算法的性能,避免局部最优问题;③为电力公司开展需求响应、负荷预测用户分群管理提供技术支持;④作为智能优化算法与机器学习结合应用的教学与科研案例。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,深入理解PSO优化Kmeans的核心机制,关注参数设置对聚类效果的影响,并尝试将其应用于其他相似的数据聚类问题中,以加深理解拓展应用能力。
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