系统分析与设计homework3

本文深入解析瀑布模型、增量模型、螺旋模型及原型方法的特点与优劣,探讨统一过程的三大特性及其与面向对象方法的关系。阐述统一过程四阶段划分准则与关键里程碑,解释软件企业为何能按固定节奏生产及发布软件。

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题目

  1. 简述瀑布模型、增量模型、螺旋模型(含原型方法),并分析优缺点
  2. 简述统一过程三大特点,与面向对象的方法有什么关系?
  3. 简述统一过程四个阶段的划分准则是什么?每个阶段关键的里程碑是什么?
  4. 软件企业为什么能按固定节奏生产、固定周期发布软件产品?它给企业项目管理带来哪些好处?

作答

  1. 瀑布模型为项目提供了按阶段划分的检查点,每个阶段有明确定义的产物,且每个阶段分工明确,彼此之间不相重叠,在一个阶段的完成过程只需要关注该阶段本身,无需关心本阶段之前的阶段。瀑布模型能保证软件产品有计划、高效地完成;但是瀑布模型难以应对前期需求不明确或需求频繁变动的项目,且只有在项目后期才能看到产品效果。增量模型将待开发的软件系统模块化,以组件为单位进行开发降低了软件开发的风险,且人员分配灵活,可以按需求来分配人员;缺点是与完整的系统相比,增量方式正式的回顾和评审更难于实现,而且增量方式开发的软件的成本更高,同时不合理的模块化方式将导致不同的组件无法集成。螺旋模型的优点是设计灵活,可以在项目的各个阶段进行变更,并且通过将大项目分为很多的小的阶段使得成本的计算更加容易,同时,客户始终参与每个阶段的开发,保证了项目不偏离正确方向以及项目的可控性;螺旋模型的缺点是很难让用户确信这种演化方法的结果是可以控制的。建设周期长,而软件技术发展比较快,所以经常出现软件开发完毕后,和当前的技术水平有了较大的差距,无法满足当前用户需求。

  2. 统一过程的三大特点为:
    (1)软件开发是一个迭代过程;
    (2)软件开发是由用例驱动的;
    (3)软件开发是以构架设计为中心的;
    与面向对象的关系:(1)(2)体现用户驱动开发,(3)体现风险驱动开发。

  3. 统一过程四个阶段的划分准则:以计划达到的目标作为划分准则。
    (1)初始阶段的目标是为系统建立商业案例和确定项目的边界;里程碑是生命周期的目标。
    (2)细化阶段的目标是分析问题领域,建立健全的体系结构基础,编制项目计划,淘汰项目中最高风险的元素;里程碑是生命周期的结构。
    (3)构建阶段的目标是所有剩余的构件和应用程序功能被开发并集成为产品,所有的功能被详尽的测试;里程碑是初始运作能力。
    (4)交付阶段的目标是将软件产品交付给用户群体;里程碑是产品发布。

  4. 统一过程是软件开发企业产品过程的良好实践。按照统一过程的要求,开发被组织成一系列固定的短期小项目,小步骤,并且时间定量的概念被付诸很好的实践,所以企业能够按照固定节奏生产、固定周期发布软件产品,即统一过程的思想为其提供了依据。

内容概要:该PPT详细介绍了企业架构设计的方法论,涵盖业务架构、数据架构、应用架构和技术架构四大核心模块。首先分析了企业架构现状,包括业务、数据、应用和技术四大架构的内容和关系,明确了企业架构设计的重要性。接着,阐述了新版企业架构总体框架(CSG-EAF 2.0)的形成过程,强调其融合了传统架构设计(TOGAF)和领域驱动设计(DDD)的优势,以适应数字化转型需求。业务架构部分通过梳理企业级和专业级价值流,细化业务能力、流程和对象,确保业务战略的有效落地。数据架构部分则遵循五大原则,确保数据的准确、一致和高效使用。应用架构方面,提出了分层解耦和服务化的设计原则,以提高灵活性和响应速度。最后,技术架构部分围绕技术框架、组件、平台和部署节点进行了详细设计,确保技术架构的稳定性和扩展性。 适合人群:适用于具有一定企业架构设计经验的IT架构师、项目经理和业务分析师,特别是那些希望深入了解如何将企业架构设计数字化转型相结合的专业人士。 使用场景及目标:①帮助企业和组织梳理业务流程,优化业务能力,实现战略目标;②指导数据管理和应用开发,确保数据的一致性和应用的高效性;③为技术选型和系统部署提供科学依据,确保技术架构的稳定性和扩展性。 阅读建议:此资源内容详尽,涵盖企业架构设计的各个方面。建议读者在学习过程中,结合实际案例进行理解和实践,重点关注各架构模块之间的关联和协同,以便更好地应用于实际工作中。
资 源 简 介 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法,其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用,目前已成为盲信号处理,人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系, 详 情 说 明 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法,其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用,目前已成为盲信号处理,人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。 本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系,在此基础上重点分析了一种快速ICA实现算法一FastICA。物质的非线性荧光谱信号可以看成是由多个相互独立的源信号组合成的混合信号,而这些独立的源信号可以看成是光谱的特征信号。为了更好的了解光谱信号的特征,本文利用独立分量分析的思想和方法,提出了利用FastICA算法提取光谱信号的特征的方案,并进行了详细的仿真实验。 此外,我们还进行了进一步的研究,探索了其他可能的ICA应用领域,如音乐信号处理、图像处理以及金融数据分析等。通过在这些领域中的实验和应用,我们发现ICA在提取信号特征、降噪和信号分离等方面具有广泛的潜力和应用前景。
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