基本介紹
- 中文名:增量過程模型
- 外文名:Incremental process model
- 類型:經濟術語
增量過程模型是指每個階段運用線性序列、每個增量提交產品。它是像原型和其他演化方法一樣,具有疊代的特徵,包括增量模型、RAD模型。內容(1)增量模型融合了瀑布模型的基本成分(重複套用)和原型實現的疊代特徵,該模型採用隨著日...
增量模型是把待開發的軟體系統模組化,將每個模組作為一個增量組件,從而分批次地分析、設計、編碼和測試這些增量組件。運用增量模型的軟體開發過程是遞增式的過程。相對於瀑布模型而言,採用增量模型進行開發,開發人員不需要一次性地把整個軟體產品提交給用戶,而是可以分批次進行提交。 基本介紹 增量模型又稱為漸增模型...
(1)瀑布模型(又叫作生命周期模型)。(2) 增量過程模型: 包括增量模型、RAD模型。(3) 演化過程模型: 包括 原型開發模型、螺旋模型、協同開發模型。(4) 專用過程模型: 包括 基於構件的開發模型、形式化方法模型、面向方面的軟體開發模型。2.面向對象模型:(1)噴泉模型。(2)可重用部件組裝模型。3.敏捷過程模型:(...
常稱為標值點過程,也稱多變點過程或跳躍過程。泊松過程除作為計數過程的一種重要數學模型外,又是眾多重要隨機過程的特例。獨立增量過程的萊維-伊藤分解表明,利用它還可構成一般的獨立增量過程,因而它在隨機過程中占有特殊地位,也有人把它與布朗運動一起稱之為隨機過程的基石。
維納過程構成了量子力學的嚴謹路徑積分表述的基礎(根據費曼-卡茨公式,薛丁格方程的解可以用維納過程表示)。金融數學中,維納過程可以用於描述期權定價模型如布萊克-斯科爾斯模型。定義 若一個隨機過程{X(t),t>=0}滿足:⑴ X(t)是獨立增量過程;⑵ 任意s,t>0,X(s+t)-X(s)~N(0,σ^2*t),即X(s+t)...
這些模型的使用大部分都局限於項目的總體管理,但是現在認為,如果在項目的單獨部分都由最合適的模型控制,則這個項目受到了更好的控制。例如,一個項目用增量開發模型,但是在每一個增量過程,文檔是按照瀑布模型創建和管理,而代碼開發使用V模型管理。每個項目的生命周期的正規性和複雜性受到很多因素的制約,包括預算...
Scrum過程 Scrum是一個包括了一系列的實踐和預定義角色的過程骨架(是一種流程、計畫、模式,用於有效率地開發軟體)。在每一次衝刺(一個15到30 天周期 ,長度由開發團隊決定),開發團隊創建可用的(可以隨時推出)軟體的一個增量。每一個衝刺所要實現的特性來自產品訂單(product backlog,我覺得翻譯成“產品目標...
這一過程一直進行到使社會儲蓄的增量等於社會投資支出的增量這一均衡狀態時為止。從以上分析可以看出,卡爾多模型實際上認為社會總的儲蓄傾向是可以改變的。而在哈羅德模型中,總儲蓄傾向被認為是不可改變的,因此卡爾多模型是對哈羅德模型的一個發展。正是這種發展,才使得長期中經濟均衡增長的條件——自然增長率等於合意...
《增量學習模型研究》是依託上海交通大學,由呂寶糧擔任項目負責人的面上項目。項目摘要 本項目研究基於湧現理論的增量學習模型的最優泛化能力和容錯能力,從數學上證明,若各個模組具有最優的泛化能力(局部最優),那么由最大化和最小化湧現規則進行模組集成所產生的系統也具有最優的泛化能力(全局最優),給出保證...
針對這一問題;對傳統機器學習模型進行改進以使之能夠適應並處理海量的數據是當前機器學習領域研究的焦點之一。偏最小二乘(Partial Least Square, PLS)作為一種多元數據分析的有效技術,具有良好的數據分析性能能,值得深入研究。本項目主要從大數據同時具有高維特徵和海量樣本的特點入手,研究多因變數增量式偏最小二乘...
情景記憶馬爾可夫決策過程 情景記憶馬爾可夫決策過程EM-MDP準確來說是一套完整的人工智慧方案(簡化版),這個框架中包括對情景的認知、增量學習、短期與長期記憶模型。我們將焦點放在框架中的增量學習部分。該框架基於自適應共振理論(ART)與稀疏分布記憶(SDM)的思想實現對情景記憶序列的增量式學習。SDM是計算機科學家彭...
(2)由於該模型是建立在增量廣義胡克定律基礎上的變模量的彈性模型,無法反映土的剪脹性。套用 套用鄧肯一張非線性模型近似計算路基沉降:土體在路堤荷載作用下的變形過程,伴隨著主應力大小的不斷變化及主應力方向的不斷偏轉,土的彈性模量及泊松比也隨之改變。為模擬這一過程,得出位移在路基橫向的近似分布情況。假定...
本項目以深入研究增量協同過濾模型為目標,以K近鄰模型和隱向量模型為切入點,展開以下研究:(1)研究增量K近鄰模型,包括參數增量更新規則、更新範圍控制策略和模型並行化方法;(2)研究增量隱向量模型,包括參數增量更新規則、訓練過程最佳化策略和模型並行化方法;(3)研究增量協同過濾模型聚合,包括同類聚合、異類聚合...
2.14改進過程 2.15培訓過程 2.16本章小結 第3章軟體生存周期模型/ 3.1編碼修正模型 3.2瀑布模型 3.2.1瀑布模型的優缺點 3.2.2V模型 3.3增量模型 3.4演化模型 3.5螺旋模型 3.6原型構造在生存周期模型中的套用 3.7生存周期模型中並發的作用 3.8商業組件和復用的作用 3.9統一軟體工程過程模型 3.9...
然後辨識後續網路快照中結構變化的部分,對這小部分改變的結構進行計算,從而避免對全網路重新計算。主要的增量策略有基於圖分割特徵的、基於譜特徵的、基於矩陣分解等方法。總之,增量式動態社區發現方法與基於機率生成模型的方法相比,計算性能要高,但這類算法在計算性能上的提高是以計算結果質量的部分降低為代價的。
複合泊松過程,高等數學模型。複合泊松過程可以看做是在泊松過程的點附上標值(用隨機變數Y,表示)而得。 複合泊松過程(compound Poisson process)一類隨機過程.是由對泊松過程的每一點賦予一獨立同分布的隨機變數而得的隨機過程。 中文名 複合泊松過程 外文名 compound Poisson process 類別 數學 基礎 泊松過程 本質 隨...
泊松過程 定義 泊松過程是最重要的計數過程之一。定義1 滿足以下條件的計數過程N(t)被稱作強度為 的泊松過程:(1)失效過程N(t)有平穩獨立增量。(2)在任意時間間隔s內,失效數量服從均值為 的泊松分布,也就是說 (3)初始條件為N(0)=0。這一模型也叫做齊次泊松過程,這也暗示了故障率 不由時間t決定。
伽馬過程(Gamma Process)是隨機過程理論中一類重要過程Lévy過程的一種,其增量服從獨立的gamma分布,可以用於描述單調遞增的變化過程,屬於Lévy subordinator中的一種。gamma過程,通常記作 ,由兩個正參數決定,其中 稱為形狀參數,控制了跳躍點到達的頻率,稱為尺度參數,控制了跳躍的躍度。同時,該過程假設在時刻t...
《複雜設備維修間隔期最佳化模型》針對複雜設備(裝備)預防性維修決策中維修間隔期確定與最佳化這一關鍵問題,從數學建模的角度對其故障與維修過程進行了系統分析和定量決策研究。針對非周期性預防性維修工作,基於平穩獨立增量過程建立了考慮檢測誤差、安全風險等的維修間隔期最佳化模型,基於非平穩獨立增量過程建立了含變點退化...
第2章 軟體過程模型 2.1 概述 2.2 軟體過程 2.3 成熟度模型 2.4 過程模型 2.4.1 瀑布模型 2.4.2 演化模型 2.4.3 增量過程模型 2.4.4 基於構件的模型 2.4.5 一些新的過程模型 2.5 過程和產品的關係 2.6 本章小結 2.7 習題 參考文獻 第3章 軟體需求 3.1 概述 3.2 需求過程 3.3 ...
為此,演化增長理論作了兩點強調,一是區別激進創新與增量創新,二是區別創新與模仿。第三,關於激進創新和增量創新的作用。這些演化增長模型都贊同激進創新和增量創新在經濟變遷中的作用。激進創新常常開啟新的經濟活動的可能,創造新的產業,或者摧毀現存產業。增量創新是這些產業背後的驅動力。經濟成長過程的特徵是結構...
原型是指模擬某種產品的原始模型,在其他產業中經常使用。軟體開發中的原型是軟體的一個早期可運行的版本,它反映了最終系統的重要特性。快速原型模型又稱原型模型,它是增量模型的另一種形式;它是在開發真實系統之前,構造一個原型,在該原型的基礎上,逐漸完成整個系統的開發工作。例如,客戶需要一個ATM機軟體,可以...
馬爾可夫過程 馬爾可夫過程(Markov process)是一類隨機過程。它的原始模型馬爾可夫鏈,由俄國數學家A.A.馬爾可夫於1907年提出。馬爾可夫過程是研究離散事件動態系統狀態空間的重要方法,它的數學基礎是隨機過程理論。常見的馬爾可夫過程:(1)獨立隨機過程為馬爾可夫過程。(2)獨立增量過程為馬爾可夫過程:沒{X(t),t∈[0...
至於保留原型方面,也是有一種叫做增量模型是這么做的,但這種模型並不為大家所接受,不在我們的討論之內。上述的模型中都有自己獨特的思想,其實軟體組織中很少說標準的採用那一種模型的。模型和實用還是有很大的區別的。模型意義 軟體生命周期模型的發展實際上是體現了軟體工程理論的發展。在最早的時候,軟體的生命...
研究軟體體系結構的首要問題是如何表示軟體體系結構,即如何對軟體體系結構建模。根據建模的側重點的不同,可以將軟體體系結構的模型分為5種:結構模型、框架模型、動態模型、過程模型和功能模型。在這5個模型中,最常用的是結構模型和動態模型。結構模型:這是一個最直觀、最普遍的建模方法。這種方法以體系結構的構件、...