Chapter 4 需求工程

本文详细介绍了软件需求的概念及其分类,包括业务需求、用户需求、系统需求等,并阐述了需求工程的过程,如需求获取、分析、规格说明等。此外,还介绍了常见的需求获取技术及其应用场景。

     软件需求是用户解决问题或达到目的所需的条件或能力,以及系统或系统部件要满足合同、标准、规范或其他正式规定文档所需要的条件和能力。软件需求可以划分为业务需求、用户需求、系统需求、功能需求和非功能需求等类型。需求工程过程包括过程需求获取、需求分析、规格说明、需求验证和需求管理等。常见的需求获取技术包括面谈和问卷调查、需求专题讨论会、观察用户工作流程、基于用例的方法、原型化方法等。选择这些技术需要根据应用类型、开发团队技能、用户性质等因素来解决。

     实现系统的需求获取和用例建模需要确定系统的参与者、确定场景、确定系统用例、确定用例之间的关系、编写用例描述文档的过程。

转载于:https://www.cnblogs.com/mengxiangjialzh/p/4265390.html

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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