4、深入探索知识管理以改进软件流程和产品:愿景与研究方向

深入探索知识管理以改进软件流程和产品:愿景与研究方向

1. 引言

如今,软件工程(SE)组织的软件开发计划高度依赖知识。为了提高软件在产品和服务方面的质量,组织内的知识共享必须高效且经济实惠。知识密集型的软件开发工作给组织带来了显著挑战。知识管理(KM)是软件开发生命周期中的关键推动因素,从需求获取、编码和测试,到软件实施和维护,甚至延伸到软件开发实践的改进。

KM 是一项团队工作,涉及多个知识源的协调与整合,公司需要跟踪不断增长的知识。如果组织不能有效管理这些知识,知识的价值就会受损,反而成为问题而非优势。支持 KM 的基于 IT 的解决方案必须与软件开发人员的需求相匹配,以便在知识寻求者需要时提供正确的问题解决方案。

对 SE 组织而言,研究 KM 以改进软件流程对于在动态市场中获得竞争优势至关重要。本文旨在为 KM 领域的研究方向提供指导,以丰富软件流程。接下来将讨论 SE 领域的问题,介绍 KM 在软件开发过程中的作用以及信息技术(IT)作为促进 KM 改进软件流程的催化剂,最后明确研究方向并总结研究成果。

2. 软件工程相关问题

“软件工程”一词于 1968 年在德国的北大西洋公约组织(NATO)会议上提出,主要针对软件项目预算超支、时间延误和功能受损等“软件危机”问题。实际上,由于其独特性质,SE 与其他工程学科有很大不同。研究人员和从业者长期致力于克服软件开发中的问题,但仍需更多研究来解决这些问题。在实际开发之前预测软件问题具有挑战性,而且新技术的快速引入也使软件维护变得困难。

2.1 忘记历史的人注定要重蹈覆辙!

SE 具有多面性,涉及不同阶段的人员。技术的不断进步使得工作不再一成不变,每天都

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习修改: 通过阅读模型中的注释查阅相关文献,加深对BP神经网络PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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