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  • 常见的评估方法有
    2022-02-02 16:58:04

    企业在进行绩效考核评估中,究竟有多少种方法?本文给你介绍了常见的五种方法,用来方便快捷来完成企业绩效评估过程。

    由于有无数不同的方法和策略,一个组织可以有很多方法来进行绩效评估。 此外,每个组织都可能有自己独特的理念,对绩效评估的设计和进行方式产生影响。 绩效评估通常至少每年或每半年进行一次,但有些组织会更频繁地进行评估。

    5种 现代的绩效评估方法

    有一些常见的、现代的考核方法,许多组织都倾向于采用,包括。

    自我评价
    在自我评价评估中,员工首先根据一套标准清单自行进行绩效评估。

    ✅ 优点是,这种方法可以帮助员工为自己的绩效评估做准备,而且在正式的绩效面试中可以创造更多的对话。
    × 缺点是,这个过程是主观的,员工可能会纠结于对自己的评价太高或太低。
    Tita 的绩效宝,在提供的绩效评估中支持员工自评,并且在年度评估中支持员工填写【年度总结】,并且把年度的工作以附件方式上传到系统中。

    常见的 5 种绩效评估方法
    行为检查表
    针对一系列的特征,提供一个是或否的检查表。如果主管认为员工表现出了某种特质,就会勾选 “是”。 如果他们认为该员工没有表现出该特征,则在 “否 “上打勾。如果他们不确定,可以留空。

    ✅ 优点是格式简单,重点放在与工作有关的实际任务和行为上(即没有概括性)。
    × 缺点是没有详细分析或详细说明员工的实际表现,也没有讨论目标。
    360度反馈
    这种类型的审查不仅包括来自经理和员工的直接反馈,还包括来自其他团队成员和来源的反馈。 审查还包括性格和领导能力。

    ✅ 优点是它提供了一个关于员工表现的更大画面。
    × 缺点是,它有可能从那些不知道如何提供建设性反馈的外部人士那里获得广泛的概括性意见。
    Tita 绩效宝中,支持企业配置「同事评价」,通过同级或下级的引入,或者让员工或经理来邀请,能全方位针对员工的方方面面进行评价,从而保障更客观合理评估员工表现。

    常见的 5 种绩效评估方法

    评级表
    评级表是一种常见的评估方法。它使用一套预先确定的标准,由经理用来评估员工。 每套标准都有一定的权重,这样就可以在审查结束后计算出一个衡量的分数。

    ✅ 优点是,该方法可以考虑各种各样的标准,从具体的工作任务到行为特征。由于有了加权系统,结果也可以得到平衡。这意味着,如果一个员工在一个特别小的领域不强,也不会对总分产生负面影响。
    × 这种方法的缺点是可能会误解什么是好的结果,什么是差的结果;管理者在解释评级系统时需要明确。
    目标管理
    这种类型的评估是一种较新的方法,正在逐渐流行起来。它涉及到员工和经理商定一套可实现的绩效目标,员工将在一定时期内努力实现。

    在下一次审查期间,将对这些目标以及这些目标的实现情况进行审查,同时制定新的目标。

    ✅这种方法的优点是,它在员工和雇主之间建立了对话,并且在个人职业发展方面有能力。
    × 缺点是,它有可能忽略了应该考虑的组织绩效能力。

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    上一个:如何构建有效的绩效管理(引)

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  • 机器学习中常见评估方法

    千次阅读 2019-05-14 20:04:53
    2、哪些评估方法 将样本集变成训练集和测试集,而训练集和测试集如何分配,使效果达到最优。具体三种做法:留出法、较差验证法和自主法。 2.1留出法 直接将数据集D划分为两个互斥集合S(训练集...

    1、为什么需要做方法评估

    通常,我们可通过实验测试来对学习器的泛化误差进行评估并进而做出选择。因此,需使用“测试集”来测试学习器对新样本的判别能力,然后以测试集上的“测试误差”作为泛化误差的近似。

    2、有哪些评估方法

    将样本集变成训练集和测试集,而训练集和测试集如何分配,使效果达到最优。具体有三种做法:留出法、较差验证法和自主法。

    2.1留出法

    直接将数据集D划分为两个互斥集合S(训练集)和T(测试集)。D=S∪T,S∩T=∅,在S上训练出模型后,用T来评估测试误差,并将其作为泛化误差的估计。

    举例:

    采用方法:二分类任务

    样本集:D包含1000个样本,其中500个正例,500个反例

    S与T的划分方法:S包含700个样本,正例350,反例350;T包含300个样本,正例150,反例150

    错误率与精度的计算:假设T上有90个样本分类错误,其错误率为(90/300)*100%=30%;精度为[(300-90)/300]*100%=1-30%=70%

    补充:单次使用留出法得到的估计误差往往不够稳定,一般要采用若干次随机划分、重复进行实验评估后取平均值作为留出法的评估结果。如对上述1000个样本,可反复随机划分S和T,使用模型方法后,计算精度,求取平均值。

     

    2.2交叉验证法

    将数据集D划分为k个大小相似的互斥子集,即D=D1D2Dk,DiDj=∅(i≠j),每个子集Di都尽可能保持数据分布一致。

    举例:

    采用方法:二分类任务

    样本集:D包含1000个样本,其中500个正例,500个反例

    S和T的划分方法:

    • 1000个样本划分为D1有10个样本(5个正例,5个反例),D2有10个样本(5个正例,5个反例)…D10有10个样本(5个正例,5个反例);
    • 训练集、测试集以及最终的精度计算

    训练集

    测试集

    测试结果

    D1

    D2

    D3

    D4

    D5

    D6

    D7

    D8

    D9

    D10

    测试集精度1

    D1

    D2

    D3

    D4

    D5

    D6

    D7

    D8

    D10

    D9

    测试集精度2

    ……

    ……

    ……

    D2

    D3

    D4

    D5

    D6

    D7

    D8

    D9

    D10

    D1

    测试集精度10

    • 对测试集精度取平均,作为最终的泛化误差

    补充:交叉验证法存在一个特例:留一法。若样本集为1000个,训练集为999个,测试集为1个。对于数据集比较大的情况,训练开销大。

    2.3自助法

    给定包含m个样本的数据集D,对其进行采样产生数据集D‘:每次随机从D中挑选一个样本,将其拷贝到D‘,然后将该样本放回到D中,使该样本在下次采样中人可能被采到;重复m次后,便得到了包含m个样本的数据集D‘。

    举例:

    采用方法:二分类任务

    采样集:D包含1000个样本,其中500个正例,500个反例

    S和T的划分方法:

    随机可放回的抽取700个样本作为训练集,在这700个样本中会存在重复的样本。其中样本在700次采样中始终不被采到的概率为(1-1/700)^700=0.3676。(当采样数为m时,始终不被采到的某样本概率为(1-1/m)^m,取极限得到limm(1-1/m)^m1/e≈0.368)。

    测试集中有0.36概率的样本未在训练集中出现,可选择D\D’中的300个样本作为测试集。并计算测试集中模型的精度。

    补充:自助法在数据集较小,难以有效划分训练和测试集时方法较为有用。但通过自助法产生的数据集改变了初始数据集的分布,会出现估计偏差。

    2.4调参与确定最终模型

    大多数算法均需要配置参数,参数配置不同,学得模型的性能往往有显著差别。配置参数需选定一个范围和变化步长。

    在给定抱恨m个样本的数据集D中,模型评估与选择过程中均需要留一部分数据进行评估测试,事实上,我们只是用一部分数据进行训练模型。在模型选择完成后,学习算法和参数配置均选定,此时应该用数据集D重新训练模型,这个模型在训练过程中使用了所有m个样本,这才是最终提交给用户的模型。

    形成模型中使用的数据为“测试集”,评估模型的数据称为“验证集”。

    3、总结

    上述过程主要是介绍了三种划分测试集与验证集的方法,主要是留出法、交叉验证法和自助法,前两种方法很相似,后一种方法对于初始数据量足够的情况下会有估计偏差的问题。具体情况,用户可选择适合的划分方法对模型进行验证。

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  • Prec)成功率(Success Rate/IOU Rate/AOS)EAO评估方法OPETRESRE 评估指标 精确度(Precision) 归一化的精确度(Norm. Prec) 成功率(Success Rate/IOU Rate/AOS) EAO 评估方法 OPE TRE SRE ...

    论文下载合集:https://download.csdn.net/download/qq_42312574/85133179

    评估指标

    精确度(Precision)

    来源——OTB2013

    预测框中心点与Ground Truth框的中心点的欧氏距离,通常阈值为20像素。即它们的欧氏距离在20像素之内就视为追踪成功。

    在这里插入图片描述

    缺点: 没有考虑到目标的大小,导致小目标即使预测框与Ground Truth框相距较远,但它们的欧式距离仍在20像素内。
    在这里插入图片描述

    归一化的精确度(Norm. Prec)

    来源——TrackingNet

    考虑到Ground Truth框的尺度大小,将Precision 进行归一化,得到Norm. Prec,它的取值在[0, 0.5] 之间。即判断预测框与Ground Truth框中心点的欧氏距离与Ground Truth框斜边的比例。

    成功率(Success Rate/IOU Rate/AOS)

    来源——OTB2013

    成功率计算是计算预测框与Ground Truth的真值框的区域内像素的交并比,即红色框与蓝色斜边区域的比值。公式如上图的S
    通常我们会看到论文中有一个AUC(Area under curve)分数,这个分数实际上算的是成功率曲线下的面积,达成的效果就相当于考虑到了不同阈值下的成功率分数。有的论文也会直接指定阈值(如0.5)。其实当成功率曲线足够光滑,取0.5对应的成功率分数和计算成功率的AUC分数是一样的【中值定理】。

    在这里插入图片描述

    EAO

    来源——VOT2015

    EAO是VOT的对短时跟踪的综合评价指标,它可以反应准确性(A)和鲁棒性(R),但不是由准确性(A)和鲁棒性(R)直接计算得到的。这和它的评估方法紧密相关,因为它的评估方法会产生许多个子序列。

    • 精度是跟踪失败前帧上的平均IOU,在所有子序列上取平均值。
    • 鲁棒性是成功跟踪的子序列帧的百分比,在所有子序列上取平均值。
    • 跟踪失败被定义为地面真实值和预测目标位置之间的重叠降低到0.1以下,并且至少10帧后没有增加到该值以上的帧。该定义允许在短时跟踪器中进行短时故障恢复。

    符号定义:

    • Φ i \Phi_i Φi表示计算的平均每一帧的IOU值,包括失败的帧。

    公式定义:
    在这里插入图片描述
    Φ N s \Phi_{N_{s}} ΦNs就是期望平均重叠(expected average overlap,EAO),即计算从第1帧到一个期望的极大值( N s N_s Ns)对应的​ Φ i \Phi_i Φi 求个平均,就是期望平均覆盖率。
    在这里插入图片描述
    但是VOT中EAO计算并不是 N s = 1 : N m a x N_s = 1 : N_{max} Ns=1:Nmax,而是 N s = N l o w : N h i g h N_s = N_{low} : N_{high} Ns=Nlow:Nhigh Φ ^ \widehat{\Phi} Φ 是期望平均重叠的度量(expected average overlap measure)追踪器在 N s = N l o w : N h i g h N_s = N_{low} : N_{high} Ns=Nlow:Nhigh上运行的平均EAO分数。
    在这里插入图片描述

    F-score

    来源——THE LONG-TERM DATASET (LTB50)

    F-分数是引入了机器学习里的查准率、查全率和F1度量来分析长期跟踪器的跟踪和检测能力。其中有一些概念需要理清,比如准确性(precision)和召回率(recall)的定义方法。(公式来袭)

    符号定义:

    • G t G_t Gt表示真值框的目标位置,如果目标消失,则 G t = ∅ G_t = \empty Gt=
    • A t ( τ θ ) A_t(\tau_\theta) At(τθ)表示追踪器输出的预测框的位置,
    • θ t \theta_t θt表示在第 t t t帧的预测确定性得分。(追踪器输出的预测框的确定性得分——有多少的把握这就是目标)。
    • τ θ \tau_\theta τθ表示分类的阈值。如果第 t t t帧的得分小于阈值,即 θ t \theta_t θt < τ θ \tau_\theta τθ, 那么 A t ( τ θ ) = ∅ A_t(\tau_\theta) = \empty At(τθ)=
    • Ω ( A t ( τ θ ) , G t ) \Omega(A_t(\tau_\theta),G_t) Ω(At(τθ),Gt)表示预测框的位置与真值框的目标位置的交集。
    • τ Ω \tau_\Omega τΩ表示精确度的阈值。

    公式定义如下:

    • 准确度(precision):
      在这里插入图片描述
      其中, N p N_p Np是当预测集合不为空集的帧数和,即当某一帧的追踪预测框的确定性分数(prediction certainty score)小于阈值,就将这一帧的输出视为空集。所以这里的Pr很像机器学习中的查准率

    • 召回率(recall): N g N_g Ng是当Gound Truth集合不为空集的帧数和,即当某一帧的目标消失,就将这一帧的输出视为空集。所以这里的Re很像机器学习中的查全率
      在这里插入图片描述

    • F-分数(F-score):在实际的模型评估中,单用Precision或者Recall来评价模型是不完整的,评价模型时必须用Precision/Recall两个值。所以就有了F-分数。F-分数越大算法性能越好。所以vot在评估的时候摒弃了直接指定阈值的方式,对于不同的跟踪器,取它们F-分数最大的时候的准确度和召回率进行比较。
      在这里插入图片描述

    评估方法

    OPE(One-Pass Evaluation)

    来源——OTB

    评估指标: 精确度(Precision)、成功率(Success Rate)
    评估算法: 在整个测试序列中运行跟踪器,给出第一帧的目标真值初始化追踪器。期间不再初始化。

    TRE(Temporal Robustness Evaluation)

    来源——OTB

    评估指标: 精确度(Precision)、成功率(Success Rate)
    评估算法: 从时间上(即从不同帧开始)将序列划分为20段,在每个分段上评估跟踪器,分析跟踪器对初始化的鲁棒性。
    出发点: 如果序列的早期部分更为重要,因为一次跟踪失败后的帧结果没有提供信息,TRE解决了这个问题。

    SRE(Spatial Robustness Evaluation)

    来源——OTB

    评估指标: 精确度(Precision)、成功率(Success Rate)
    评估算法: 从空间上(从不同的初始框位置)分析跟踪器对初始化的鲁棒性。每个追踪器要在每个序列上运行12次,其中使用8个空间偏移(4个中心偏移和4个角偏移)+ 4个尺度变化(补充)。位移量为目标大小的10%,尺度比与地面真值的比例分别为0.8、0.9、1.1、1.2。
    出发点: 在实践中,由于探测器或手动标记造成的错误,很难将目标准确框住。所以这个评价方法是为了评估跟踪方法是否对初始化错误敏感。

    OPER(One-Pass Evaluation with Restart)

    来源——OTB2015

    虚拟运行策略

    理想情况下,当故障发生时,应在帧处重新启动跟踪方法。然而,需要考虑一些潜在的问题。首先,为了分析跟踪器的行为,我们改变重叠阈值;因此,跟踪失败发生在不同的帧上。然而,对于TB-50或TB-100基准数据集的每个图像序列,评估具有不同阈值和参数(以及SRER中的空间扰动)的所有可能场景是不切实际的。其次,许多跟踪算法都是用二进制代码分发的,不可能检测到故障并在某些特定帧重新启动跟踪器。因此,我们使用虚拟运行来近似一组实际实验生成的特定参数设置。

    评估指标: 精确度(Precision)、成功率(Success Rate)、故障总数(failure)
    评估算法: 在整个测试序列中运行跟踪器,当追踪失败,就在下一帧使用相应的Gound-truth对追踪器进行重新初始化。平均重叠分数(Success Rate)和故障总数表明了跟踪算法的准确性和稳定性。这里有个超参数 ω \omega ω控制对瞬时故障的敏感性,即当 ω \omega ω帧失败(确定性分数低于阈值)才判定为故障。
    在这里插入图片描述

    SRER(Spatial Robustness Evaluation with Restart)

    来源——OTB2015

    评估指标: 精确度(Precision)、成功率(Success Rate)
    评估算法: 对于空间扰动 δ \delta δ,整个序列按照每隔 τ \tau τ帧生成一个个到整个序列结尾的子序列。追踪器在所有子序列上运行。这里也有个超参数 ω \omega ω控制对瞬时故障的敏感性,即当 ω \omega ω帧失败(确定性分数低于阈值)才判定为故障。
    在这里插入图片描述

    VOT的短时追踪

    来源——VOT2021

    评价指标: 精度(Accuracy)、鲁棒性(Robustness)、EAO(Expected Average Overlap)
    评估方法: 要求在序列中的多个帧处初始化跟踪器,这些帧称为锚定点,间隔约50帧。跟踪器从序列前半部分的每个锚点向前运行,对于后半部分的锚点向后运行,直到第一帧。

    VOT的长时追踪

    来源——VOT2021

    【短时(ST)和长时(LT)跟踪器之间的一个主要区别是,需要LT跟踪器来处理目标可能离开视野更长时间的情况。这意味着LT跟踪器的自然评估协议是无重置协议。】
    评估指标: 精度(Pr)【查准率】、召回率(Re)【查全率】、F-分数。
    评估方法: 需要在序列的第一帧初始化跟踪器,并运行它直到序列结束。跟踪器需要报告每个帧中的目标位置,以及反映目标在该位置的确定性的分数。Pr、Re和F-分数的最终值是通过选择最大化跟踪器特定F-measure的确定性阈值来获得的。这避免了在主要性能度量中手动设置的所有阈值【那么对于每个追踪器它的取阈值的点就不一样了】。

    接下来就是整理单目标的一些经典算法了~Fighting with CuteQiang

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  • 新能源检测技术材料检测文档
  • 本文只是选取主流评估方法进行简述,每一种方法在实际操作过程中若干条计数规则,在此并未阐述,并不能作为评估工作的实施指南。实际使用方法时,需以各方法发布机构发布的官方文档为准。 一、 功能点 FPA 方法 .....

    前言

    本文的目标读者是从事软件行业想快速了解软件开发过程工作量评估的人员。软件工作量评估方法很多,如代码行法、类比法、WBS、故事点、用例点、NESMA、FPA、cosmic、COCOMOⅡ等。本文只是选取主流评估方法进行简述,每一种方法在实际操作过程中有若干条计数规则,在此并未阐述,并不能作为评估工作的实施指南。实际使用方法时,需以各方法发布机构发布的官方文档为准。

    一、 功能点 FPA 方法

    (一) 简介

    FPA 是从用户角度出发度量软件规模的一种方法。它从用户的角度出发,将系统分为数据功能和事物功能两大类,分别根据具体的规则来计算功能点,最后结合系统的特征因子来调整功能点数, 从而得到最终的系统规模。

    FPA 较适用于商业数据处理、管理信息系统的估算,因为它能更好地反映系统需求上的复杂度和数量。从满足客户需求的角度讲,FPA 具有阶段性,对用户早期参与项目管理、项目经理制定项目计划更有意义。

    (二) 重要概念

    功能点估算法是从用户视角出发,对软件的规模从逻辑设计的角度进行度量的标准方法。

    在功能点估算的过程中,以下概念应贯穿始终:

    1、 用户视角

    用户视角(User View)是指功能点被用户所认可,由用户需求书面正式描述,且独立于所采用的开发技术。

    2、 穿越系统边界

    穿越系统边界(Application Boundary)是指数据或控制信息由系统内发送到系统外,或由系统外发送到系统内。
    是否穿越系统边界是 FPA 重要的判断标准。

    3、 IPO 的异同

    输入(Input)、处理过程(Process)和输出(Output)的同与不同亦是FPA 重要的判断标准。

    (三) FPA 估算方法基本步骤

    在这里插入图片描述

    1、 收集可得的文档

    文档可以包括需求、数据/对象模型、类图、数据流图、用例、过程描述、报表显示、界面显示、用户手册,以及其它软件开发文档。

    2、 确定计数范围和边界并识别功能用户需求

    计数范围和边界需识别计数目的。不同的计数目的决定了计数范围和软件边界的划分。实际使用过程中通常为系统的管理边界, 特殊系统会以架构为边界。

    3、 度量数据功能

    数据功能的计算工序(Counting Procedures)包括以下活动:

    在这里插入图片描述

    FPA 将数据功能分为两类,分别为内部逻辑文件(ILF)和外部接口文件(EIF)。

    1) 识别内部逻辑文件 ILF

    内部逻辑文件(Internal Logical File,简称ILF)是在系统边界内部维护的一组用户可识别的逻辑上相关的数据或控制信息。ILF 的首要目的是保存由被度量系统的一个或多个基本流程维护的数据。

    2) 识别外部接口文件EIF

    外部接口文件(External Interface File,简称 EIF)是用户可识别的、逻辑相关的数据组或控制信息组,其由被度量应用所引用,但在另一应用边界内维护。EIF 的主要目的是保存由被度量应用的一个或多个基本过程引用的数据。这意味着一个应用的 EIF 必定是另一个应用的ILF。

    3) 识别数据功能 DET

    数据元素类型(Data Element Types,简称DETs)是指在一个ILF 或EIF 内,用户可认知的、唯一的、非重复的字段。如客户姓名、年龄、地址、联系方式等。

    4) 识别数据功能 RET

    记录元素类型(Record Element Types,简称 RETs)是指在一个ILF 或EIF 内,用户可认知的数据元素子集。如客户的家庭信息为客户信息的 RET 。

    5) 确定ILF 或EIF 的贡献度

    根据每一个已确认的 ILF 和EIF 的复杂度(DETs 和RETs 数量),对其进行分类,并赋予未调节功能点数值(Unadjusted Function Points,简称UFP)的过程,即为确定其贡献度。

    在这里插入图片描述

    6) 确定ILF 或EIF 的贡献度值

    对用户而言,ILF 与EIF 的业务意义是完全不同。因此,对于贡献度相同的 ILF 和EIF,其未调节功能点值是不同的。

    在这里插入图片描述

    4、 度量事物功能

    事物功能的计算工序(Counting Procedures)包括以下活动:

    在这里插入图片描述

    FPA 将事物功能分为三类,外部输入(EI)、外部输出(EO)和外部查询(EQ)。

    1) 识别外部输入(EI):是处理来自系统边界外部的数据或控制信息的一个基本过程。其首要目的(Primary Intent,简称 PI) 是维护一个或多个ILFs 或者去改变系统行为。

    2) 识别外部输出(EO):是发送数据或控制信息到系统边界外部的一个基本过程。其首要目的(PI)是通过处理逻辑呈现信息给用户,并非或者另外检索数据或控制信息。

    3) 识别外部查询(EQ):是发送数据或控制信息到系统边界外部的一个基本过程。其首要目的(PI)是通过从一个 ILF 或EIF 检索数据或控制信息,呈现信息给用户。

    4) 基本过程

    把功能用户需求组合或分解为最小活动单元,满足以下条件:

    1. 对用户有意义,构成一个完整的事务;

    2. 自包含;

    3. 使应用的业务保持持续状态,

    例 :功能用户需求要求提供维护员工信息的功能。该需求被分解为较小的工作单元,如添加员工信息、修改员工信息、删除员工信息和查询员工信息。

    5) 识别事物功能 DET

    数据元素类型(Data Element Types,简称DET)是指在一个EI、EO 或EQ 内,用户可认知的、唯一的、非重复的字段。

    6) 识别事物功能 FTR

    引用文件类型(File Types Referenced,简称FTR)是指一个交易功能读取或维护的一个ILF,或者一个交易功能所读取的一个
    EIF。

    7) 确定EI、EO 和EQ 的贡献度

    根据每一个已确认的 EI、EO 和EQ 的复杂度(FTRs 和DETs 数量),对其进行分类,并赋予未调节功能点数值(Unadjusted Function Points)的过程,即为确定其贡献度。

    在这里插入图片描述

    在这里插入图片描述

    8) 确定EI、EO 和EQ 的贡献度

    我们应注意到,贡献度相同的 EI、EQ,其未调节功能点值是相同的;与EI、EQ 贡献度相同的 EO,其未调节功能点值略高。

    在这里插入图片描述

    5、 计算功能规模

    1) 计算未调整功能点数

    UFP= ILFs+EIFs+EIs+EOs+EQs

    2) 确定系统调节因子

    在实际软件项目开发过程中因技术因素和环境因素会对软件项目工作量有不同程度的影响。可根据组织级基准库设定相关调整因子(System Adjustment Factor,简称SAF)。如应用类型、质量特征、开发语言、团队背景、评估时点等。

    计算调整后的功能点数  AFP=UFP*SAF

    3) 确定生产率PDR

    可根据系统特点测算组织级系统基准生产率。

    4)测算工作量

    工作量  AE=AFP*PDR

    6、 报告功能点计数结果

    将功能点计数过程和工作量计数结果编写报告呈现给读者。

    二、 COSMIC 方法

    (一) 简介

    COSMIC 是通用软件度量国际联盟的简写(Common Software Measurement International Consortium,COSMIC),它成立于1998 年,是一个由全球软件度量专家组成的非盈利自愿性组织,致力于软件规模度量方法的研究与推广。2002 年 1 月COSMIC 所推出的全功能点规模度量方法成为了 ISO 的标准,最新标准为 ISO/IEC 19761:2011“软件工程—COSMIC—功能规模度量方法”。

    COSMIC 方法包含了一组应用模型、原则、规则和过程度量给定软件的功能性用户需求的方法。其结果是一个数字化的“量化数值”,根据 COSMIC 方法得到的软件功能规模。它适用于以下领域的软件功能度量:

    业务应用软件,这类软件通常用于支持业务管理。如银行、保险、电信等。 
    
    实时软件。用于过程控制和自动数据获取软件。如嵌入式程序、中间件。
    
    平台软件,如可复用的构建及设备驱动程序等。
    

    功能规模是通过“数据移动(Data movement)”的个数来度量。

    (二) 原理

    功能规模是通过“数据移动(Data movement)”的个数来度量。

    (三) 度量过程

    COSMIC 方法的度量分为三个阶段:

    1、 度量策略阶段

    确定度量目的 
    
    确定度量范围 
    
    确定功能用户 
    
    确定需求描述详细程度
    

    2、 映射阶段

    识别功能处理 
    
    识别兴趣对象与数据组(兴趣对象指软件要处理的数据对象,如客户;数据组是一组兴趣对象属性的组 合,如客户姓名、年龄,联系方式等)
    
    识别数据属性
    
    识别数据移动(输入、输出、读、写)
    

    3、 度量阶段

    新增需求计数
    
    变更需求计数
    
    本地化规则计数(定制规则)
    
    生成度量报告 
    

    (四) 数据移动种类

    4 种类型的数据移动:输入(Entry)、输出(eXit)、读(Read) 和写(Write)。

    输入(E),是从用户穿越被度量系统的范围传输数据到系统内部,这里提到的用户既包括系统的使用人员,也包括其他软件或者硬件系统。
    
    输出(X),是一个数据组从一个功能处理通过范围移动到需要它的用户。
    
    读(R),是从永久性的存储设备读取数据。
    
    写(W),是存储数据到永久性的存储设备。
    

    (五) 示例

    用户借阅图书,图书管理员需录入借阅人信息并保存到数据库中,同时提供查询登记列表功能。此时录入借阅人信息为一个输入
    CFP,提示信息为一个输出 CFP,保存录入信息为一个写CFP,查询登记列表功能查询条件输入为一个输入CFP 和从数据库读取登记信息为一个读CFP。然后汇总计算出总功能点数为 5 个 FP。

    原则:每一个功能必须有一个输入,一个输出或一个写,即至少2 个CFP

    (六) 工作量测算

    参考FPA 方法和用例点方法工作量测算方法,设定相关技术调整因子和环境调整因子以及生产率,测算软件工作量。

    使用COSMIC 方法要求度量者对软件系统的实现非常清楚,了解系统的内部结构,并对系统能够明确划分出应用层级,以及层级之间的数据处理和数据移动。

    三、用例点方法

    用例点方法(use case point method,UCP),是由Gustav Karner在1993年针对FPA(function point access)方法而提出的一种改进方法,是在面向对象开发方法中基于用例估算软件项目规模及工作量的一种方法。UCP的基本思想是利用已经识别出的用例和执行者,根据他们的复杂度分类计算用例点。

    用例模型(Use-Case Model)是系统功能及系统环境的模型, 它可以作为客户和开发人员之间的契约。用例贯穿整个系统开发的一条主线。同一个用例模型即为需求工作流程的结果,可当做分析设计工作流以及测试工作流程的输入使用。

    UCP 估算是以用例模型为基础,通过计算用例点和项目生产率的取值,计算用例点和工作量的换算,得到项目开发所需的以人小时数为单位的工作量。UCP 算法受到 FPA 和MKⅡ方法的启发,在对Use Case 的分析的基础上进行加权调整得出的一种改进方法。

    UCP 估算方法的基本步骤如下:

    1) 对每个角色进行加权,计算未调整的角色的权值UAW;

    2) 计算未调整的用例权值UUCW;

    3) 计算未调整的用例点 UUCP;

    4) 计算计数和环境因子 TEF;

    5) 计算调整的用例点UCP;

    6) 根据规模和工时的转换因子来计算工作量。

    (一) 估算用角色值UAW

    首先将软件需求用Use Case 方式表达,其次利用参与者的数量乘以相应的权值来计算 UAW。

    在这里插入图片描述
    (二) 估算用例权值 UUCW

    利用Use Case 的数量乘以相应的权值来计算 UUCW。

    在这里插入图片描述

    (三) 估算未调整的用例点 UUCP

    估算未调整的用例点(UUCP),将角色权值和用例权值相加即为未调整的用例点数:

    UUCP=UAW+UUCW

    (四) 估算技术和环境因子 TEF

    UCP 估算方法中有 21 个适用性因子,其中包括开发系统的技术复杂度和开发环境,即分为 13 个技术复杂度和 8 个环境复杂度因子。

    1、技术复杂度因子 TCF:其中权重为该复杂度对系统的影响权值,value 为影响等级 0-5 之间的值来确定。0 表示技术因子与本项目无关;3 表示技术因子对本项目的影响一般;5 表示改技术因子对本项目有很强的影响。
    在这里插入图片描述

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    2、环境复杂度因子:其中权重为该复杂度对系统的影响权值,value 为影响等级 0-5 之间的值来确定。0 表示项目组成员都不具备该因素;3 表示环境因子对本项目的影响程度为中;5 表示本项目组成员都具有该因素。

    在这里插入图片描述

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    (五) 估算UCP

    以上UUCP、TCF、ECF 三个参数每个参数都是独立定义和计算。经过技术因子和环境因子对UUCP 调整后得到UCP 完整公式为:

    UCP=UUCPTCFECF

    (六) 估算工作量

    项目工作量估算也就是 UCP 的值乘以相对应的生产率PF。

    工作量  AE=UCP*PF

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