4、提升系统可演进性的架构设计

提升系统可演进性的架构设计

1. 引言

复杂的软件密集型系统,如 MRI 扫描仪,其需求不断变化。可演进性被定义为产品系列有效响应变化的能力,即能以可预测的最小努力和时间来适应不断变化的需求。可演进性并非系统本身的直接属性,而是取决于系统在开发和使用过程中的上下文,可用 BAPO(业务、架构、流程和组织)来表示。

本文聚焦于架构师如何提升系统的可演进性,不仅对系统和软件架构师有直接帮助,对管理者、设计师、研究人员等也有一定参考价值,有助于他们更好地理解可演进性。

2. 可演进性问题的主要原因

2.1 缺乏共享理解

这是可演进性问题最重要的原因。在处理复杂系统时,不同人员应共享以下方面的理解:
- 现有系统:其工作原理、结构、存在的变体及局限性。
- 当前需求:真正需要的是什么,目前尚未实现的是什么。
- 当前问题:最重要的问题有哪些,受影响的是谁。
- 组织目标:在产品和服务方面,我们希望何时实现什么目标。

需要共享这些理解的人员包括:
- 架构师、设计师和开发人员
- 各级管理人员
- 营销人员、应用专家、研究人员、顾问
- 其他利益相关者,如制造和服务人员

缺乏共享理解通常会导致局部优化的决策,而在系统层面往往会引发问题。这些问题在后期发现时,修复成本会高很多,甚至可能对整个系统或业务造成灾难性影响。

2.2 缺乏投资可演进性的动力

资源有限时,对可演进性的投资需与其他投资竞争,如开发具有改进功能或质量的新产品。可演进性投资往往需要更长时间才能获得回报,而改进后的产品

【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与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒,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与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与效率,为后续的电能治理与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的实现过程与特征提取步骤,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。
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