ISO软件质量评价模型的评价准则是什么？

一、ISO软件质量评价模型的评价准则是什么？

以下内容是我抄来的： 一般来说，用户所描述的软件好用、功能全、结构合理、层次分明等概念都很模糊且带有主观成分，无法确切地评价软件质量，故此，有必要客观化、模型化地形成一个软件质量的度量。

于是便产生了三层次的评价度量模型：软件质量要素、准则、度量。第一层是软件质量要素，软件质量可分解成六个要素，此六要素是软件的基本特征，即功能性、可靠性、易使用性、效率、可维修性、可移植性。第二层是评价准则，可分成22点。包括精确性、健壮性、安全性、通信有效性、处理有效性、设备有效性、可操作性、培训性、完备性、一致性、可追踪性、可见性、硬件系统无关性、软件系统无关性、可扩充性、公用性、模块性、清晰性、自描述性、简单性、结构性、产品文件完备性 第三层是度量：根据软件的需求分析、概要设计、详细设计、实现、组装测试、确认测试和维护与使用七个阶段，制定了针对每一个阶段的问卷表，以此实现软件开发过程的质量控制。

二、湍流模型的模型评价？

湍流模式理论或简称湍流模型。湍流运动物理上近乎无穷多尺度漩涡流动和数学上的强烈非线性，使得理论实验和数值模拟都很难解决湍流问题。虽然N-S方程能够准确地描述湍流运动地细节，但求解这样一个复杂的方程会花费大量的精力和时间。实际上往往采用平均N-S方程来描述工程和物理学问题中遇到的湍流运动。当我们对三维非定常随机不规则的有旋湍流流动的N-S方程平均后，得到相应的平均方程，此时平均方程中增加了六个未知的雷诺应力项 ，从而形成了湍流基本方程的不封闭问题。根据湍流运动规律以寻找附加条件和关系式从而使方程封闭就促使了几年来各种湍流模型的发展，而且在平均过程中失去了很多流动的细节信息，为了找回这些失去的流动信息，也必须引入湍流模型。虽然许多湍流模型已经取得了某些预报能力，但至今还没有得到一个有效的统一的湍流模型。同样，在叶轮机械内流研究中，如何找到一种更合适更准确的湍流模型也有待于进一步研究。模型理论的思想可追溯到100多年前，为了求解雷诺应力使方程封闭，早期的处理方法是模仿粘性流体应力张量与变形率张量关联表达式，直接将脉动特征速度与平均运动场中速度联系起来。十九世纪后期，Boussinesq提出用涡粘性系数的方法来模拟湍流流动，通过涡粘度将雷诺应力和平均流场联系起来，涡粘系数的数值用实验方法确定。到二次世界大战前，发展了一系列的所谓半经验理论，其中包括得到广泛应用的普朗特混合长度理论，以及G.I泰勒涡量传递理论和Karman相似理论。他们的基本思想都是建立在对雷诺应力的模型假设上，使雷诺平均运动方程组得以封闭。1940年，我国流体力学专家周培源教授在世界上首次推出了一般湍流的雷诺应力输运微分方程；1951年在西德的Rotta又发展了周培源先生的工作，提出了完整的雷诺应力模型。他们的工作现在被认为是以二阶封闭模型为主的现代湍流模型理论的最早奠基工作。但因为当时计算机水平的落后，方程组实际求解还不可能。70年代后期，由于计算机技术的飞速发展，周培源等人的理论重新获得了生命力，湍流模型的研究得到迅速发展。建立的一系列的两方程模型和二阶矩模型，已经能十分成功地模拟边界层和剪切层流动，但是对于复杂的工业流动，比如大曲率绕流，旋转流动，透平叶栅动静叶互相干扰等，这些因素对湍流的影响还不清楚，这些复杂流动也构成了进入二十一世纪后学术上和应用上先进湍流模型的研究。湍流模型可根据微分方程的个数分为零方程模型、一方程模型、二方程模型和多方程模型。这里所说的微分方程是指除了时均N-S方程外，还要增加其他方程才能是方程封闭，增加多少个方程，则该模型就被成为多少个模型。下面分别介绍各种湍流模型的研究现状和进展

三、评价模型和预测模型的区别？

所谓评价模型，就是评估模型在已知数据上的表现，预测模型就是模型在新数据上的表现，即预测能力

四、如何评价回归模型？

对于回归而言，模型性能的好坏主要体现在拟合的曲线与真实曲线的误差。主要的评价指标包括：拟合优度/R-Squared，校正决定系数(Adjusted R-square)，均方误差（MSE），均方根误差（RMSE），误差平方和(SSE)，平均绝对误差（MAE），平均绝对百分比误差(MAPE)。

1. 均方误差

（Mean Squared Error，MSE）：观测值与真值偏差的平方和与观测次数的比值：

要点：

MSE相当于模型中的损失函数，线性回归过程中尽量让该损失函数最小。

模型之间的对比也可以用它来比较。

MSE可以评价模型的预测精度，MSE的值越小，说明预测模型对于目标的拟合程度越精确。

2. 均方根误差（标准误差）

（Root Mean Squard Error，RMSE）：均方误差的算术平方根。

要点：

均方根误差是用来衡量观测值同真值之间的偏差。

它的意义在于开个根号后，误差的结果就与数据是一个级别的，可以更好地来描述数据。

标准误差对一组测量中的特大或特小误差反映非常敏感（易受异常值的影响），

所以，标准误差能够很好地反映出测量的精密度。这正是标准误差在工程测量中广泛被采用的原因。

3. 平均绝对误差

（Mean Absolute Error，MAE）：平均绝对误差是绝对误差的平均值

4、平均绝对百分比误差(MAPE)

平均绝对百分比误差（Mean Absolute Percentage Error），与RMSE相比，更加鲁棒，因为MAPE对每个点的误差进行了归一化。

5. 拟合优度/R-squared

分子就是我们训练出的模型预测的误差和。

分母就是瞎猜的误差和。（通常取观测值的平均值）

如果结果是0，就说明我们的模型跟瞎猜差不多。如果结果是1。就说明我们模型无错误。

R 2 介于0~1之间，越接近1，回归拟合效果越好，一般认为超过0.8的模型拟合优度比较高。

化简上面的公式分子分母同时除以m，那么分子就变成了我们的均方误差MSE，下面分母就变成了方差。

6. 校正决定系数(Adjusted R-square)

其中，n为样本数量，p为特征数量。

取值范围还是负无穷到1，大多是 0~1，且越大越好

五、云模型评价实例？

模型是用类似云一样的材质制成的，触手柔软，软化丝质感

六、tekla模型软件？

Tekla模型软件是一个三维智能钢结构模拟、详图的软件。可以在一个虚拟的空间中搭建一个完整的钢结构模型，模型中不仅包括结零部件的几何尺寸也包括了材料规格、横截面、节点类型、材质、用户批注语等在内的所有信息。

而且可以用不同的颜色表示各个零部件，它有用鼠标连续旋转功能，用户可以从不同方向连续旋转的观看模型中任意零部位。

七、教学评价模型有哪些？

教学评价模型可以全面的反映学生对教学质量的评价。教学评价模型有泰勒模式、ClPP模式、应答模式和目的游离模式四种评价模型。

八、决策模型的评价指标？

F-score其实很简单 两个最常见的衡量指标是“准确率（precision）”（你给出的结果有多少是正确的）知和“召回道率（recall）”（正确的结果有多少被你给出了） 这两个通常是此消彼长的（trade off），很难兼得。

很多时候用参数来控制，通过修改参数则能得出一个准确率和召回率的曲线（ROC），这条曲线与x和y轴围成的面积就是AUC（ROC Area）。

AUC可以综合衡量一个预测模型的好坏，这一个指标综合了precision和recall两个指标。 但AUC计算专很麻烦，有人用简单的F-score来代替。

F-score计算方法很简单： F-score=(2*precision*recall)/(precision+recall) 即使不是算数平均，也不是几何平属均。可以理解为几何平均的平方除以算术平均。

九、人力资源模型评价？

在现代化社会发展中，人力资源管理在企业管理当中占有越来越重要的地位，企业项目就更好的发展，就需要在实际工作中构建一个人力资源管理综合评价模型，通过该模型对企业人力资源管理的实际情况进行全面系统的评价，从而提高其管理水平与效率。

十、什么是模型评价指数？

构成评价模型的五个要素分别为：被评价对象与主体、评价标准以及因素（如何看待评价对象，定义!!），评价指标、评价方法（关键是量化和求出权重系数）、综合评价模型和得出结论。

围绕评价主体建立模型

明确评价标准，解释对评价评价主体的理解，给定范围。如什么是可行度。评价因素是对标准的进一步阐述，但依然属于宏观概念。

评价指标是对因素的进一步细化，遵循可度量性（重要性），典型性（不是越多越好），独立性（可区分性和独立性），内涵性（清晰的现实意义）

必要的预处理，归一化和相关性检查。

评价指标和评价因素构成一定的体系

处理多指标是评价方法核心，得到对评价的单一指标或向量。如排序，计算逆序数。