21、KDD:推动 IT 行业向工厂模式转变及全球应用潜力

KDD:推动 IT 行业向工厂模式转变及全球应用潜力

1. KDD 助力 IT 项目交付靠近流程型行业

1.1 传统项目知识与 KDD 数字化

传统项目知识包含在以下项目文档中:
- 业务需求规格说明书(BRS)
- 功能规格文档(FSD)
- 高层设计文档(HLD)
- 测试用例

KDD 将这四个文档中的项目知识数字化为 189 个数据点。这些数据点相互集成,通过项目知识管理(PKM)为管理项目知识提供了框架。这将彻底改变项目知识的处理方式,使软件开发从知识型行业向流程型行业迈进。

1.2 以业务分析师工作为例对比

在知识型行业中,以业务分析师撰写 BRS 文档为例,每天开始工作时,分析师对完成文档所需时间只有大致估计。技能和经验不同的分析师,完成工作的时间和质量差异很大。而在工厂模式下,工人每天有明确的产出目标,工作内容可量化,能清晰跟踪工作进度和完成情况。

KDD 尝试为项目交付中的知识密集型工作模拟工厂模式。业务分析师不再是撰写 BRS 文档,而是填充需求分析阶段相关的 20 个集成数据点。将工作拆分成可管理和可衡量的小部分,便于准确规划和跟踪,使工作更具可量化性。

1.3 拆分文档为数据点的优势

将 4 个文档拆分为 189 个数据点会使事情简化而非复杂化,原因如下:
1. 189 个数据点很好地集成到 KDD 的 PKM 中,便于项目团队发现不一致性,如测试用例与需求无关的情况。
2. 数据点是项目知识的最低逻辑单元,项目团队可轻松填充,有结构化格式,带来工作的量化、可见性和透明度。
3.

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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