下载文档原格式
常用的软件开发模型软件开发模型(Software Development Model)是指软件开发全部过程、活动和任务的结构框架。
软件开发包括需求、设计、编码和测试等阶段，有时也包括维护阶段。
软件开发模型能清晰、直观地表达软件开发全过程，明确规定了要完成的主要活动和任务，用来作为软件项目工作的基础。
对于不同的软件系统，可以采用不同的开发方法、使用不同的程序设计语言以及各种不同技能的人员参与工作、运用不同的管理方法和手段等，以及允许采用不同的软件工具和不同的软件工程环境。
1. 瀑布模型-最早出现的软件开发模型1970年温斯顿•罗伊斯（Winston Royce）提出了著名的“瀑布模型”，直到80年代早期，它一直是唯一被广泛采用的软件开发模型。
瀑布模型核心思想是按工序将问题化简，将功能的实现与设计分开，便于分工协作，即采用结构化的分析与设计方法将逻辑实现与物理实现分开。
将软件生命周期划分为制定计划、需求分析、软件设计、程序编写、软件测试和运行维护等六个基本活动，并且规定了它们自上而下、相互衔接的固定次序，如同瀑布流水，逐级下落。
从本质来讲，它是一个软件开发架构，开发过程是通过一系列阶段顺序展开的，从系统需求分析开始直到产品发布和维护，每个阶段都会产生循环反馈，因此，如果有信息未被覆盖或者发现了问题，那么最好“返回”上一个阶段并进行适当的修改，开发进程从一个阶段“流动”到下一个阶段，这也是瀑布开发名称的由来。
瀑布模型是最早出现的软件开发模型，在软件工程中占有重要的地位，它提供了软件开发的基本框架。
其过程是从上一项活动接收该项活动的工作对象作为输入，利用这一输入实施该项活动应完成的内容给出该项活动的工作成果，并作为输出传给下一项活动。
同时评审该项活动的实施，若确认，则继续下一项活动；否则返回前面，甚至更前面的活动。
对于经常变化的项目而言，瀑布模型毫无价值。
（采用瀑布模型的软件过程如图所示）瀑布模型的优缺点1、瀑布模型有以下优点：1）为项目提供了按阶段划分的检查点。
消费者需求模型消费者需求分析是微观经济分析的重要组成部分，一个消费者在收入有限的情况下，面对众多的商品如何进行选择，获得最大的效用。
即消费者需求行为是在假定效用最大化的前提下，消费者根据收入约束以及市场价格水平作出的最优消费决策。
本章对消费需求理论作以简要回顾，着重介绍几种常见的消费需求模型。
第一节效用函数一、效用函数所谓效用是指商品对消费者的满足程度。
这里的商品包括服务和物品。
如果可供一个消费者选择的商品有n种，当消费者对商品组（X i, X2,…，X n）的偏好超过对商品组（丫1, 丫2,…，Y n）的偏好时，我们说商品组（X i，X2,…，X n）比商品组（丫1, 丫2,…，Y n）有更大的效用，记作（X i , X2,…，X n） - （Y i, 丫2,…，Y n）；若消费者对（X i, X2，…，X n）的偏好不低于对（丫1 , 丫2,…，Y n）的偏好，记作（X i, X2,…，X n）》（Y i, 丫2,…，Y n）。
效用函数是对每组商品效用的一种数量表示，对于商品组（X i , X2 ,…，X n）, 用U （X i, X2,…，X n）表示其效用，称作效用函数。
如果对消费者来说，商品组（X i, X2,…，X n）的效用不低于商品组（Y i, 丫2,…，Y n）的效用，则记作U （X i, X2，…，X n） > U （Y i , 丫2,…，Y n）；若商品组（X i, X2,…，X n）的效用大于商品组（Y i, 丫2,…，Y n）的效用，则记作U （X i, X2,…，X n）> U （Y i, 丫2,…，Y n）。
对于效用，在经济学中有两种观点。
一种叫基数效用论。
指一组商品的效用可以像用长度、重量对物体的度量一样，用多少效用单位来度量效用。
如一杯咖啡的效用为4单位，一杯茶水的效用为i单位，那就意味着一杯咖啡的效用是一杯茶水效用的4倍，消费者喝一杯咖啡得到的满足是一杯茶水的4倍。
２００６年５月第５期《中国卫生经济》第２５卷（总第２７９期）理论研究１前言早在２０世纪６０年代初，有许多经济学者指出，健康可视为一种人力资本。
但是，正式将健康作为人力资本组成部分提出的是Ｓ．Ｊ．Ｍｕｓｈｋｉｎ博士在１９６２年提交的《ＨｅａｌｔｈａｓＡｎＩｎｖｅｓｔｍｅｎｔ》一文，在该文中，他将“教育与健康”并列为人力资本框架下的孪生概念，劳动者的人力资本存量主要由健康、知识、技能和工作经验等要素构成［１］。
然而，直到Ｇｒｏｓｓｍａｎ博士在１９７２年发表了《ＯｎｔｈｅＣｏｎｃｅｐｔｏｆＨｅａｌｔｈＣａｐｉｔａｌａｎｄＤｅｍａｎｄｆｏｒＨｅａｌｔｈ》的经典之作后，健康需求模型才正式提出［２］。
Ｇｒｏｓｓｍａｎ博士利用Ｂｅｃｋｅｒ博士所提出的人力资本概念，将个人健康视为随着年龄增长而折旧的资本存量，初始存量的质量一部分是先天的，另一部分则是后天的。
并将健康视为能提高消费和满足程度的资本存量。
这一理论模型指出，至少在一定程度的年龄之后，年龄的增加意味着健康资本折旧率的提高，使消费者必须增加投资来补充健康资本存量的不足。
因此，消费者对医疗服务的需求会随着健康资本折旧率（年龄）的提高而增加［３］。
Ｇｒｏｓｓｍａｎ博士在文章中强调了健康资本与其他人力资本的差异：一般人力资本会影响市场或非市场活动的生产力；健康资本则会影响可用于赚取收入或生产消费品的总时间。
换言之，其他人力资本投资（如学校教育或在职训练）的回报是增加工资，而健康资本投资的回报是延长生命时间或增加健康的时间［８］。
只有健康存量或者说是健康资本（Ｈｅａｌｔｈｃａｐｉｔａｌ），既可作为投资品也可作为消费品。
作为消费品，因为人们从患病中得到的是“无效用”（不满意），所以，健康将直接进入效用函数。
作为投资品，健康将决定市场活动或非市场活动可以利用的时间，并且影响生存期限［２－３］。
Ｇｒｏｓｓｍａｎ博士将健康称之为“人力资本价值”，这也反映了一种理念：像其他商业资本一样，健康也对我们提高生产力有帮助。
六款必学函数模型在编程中，函数是非常重要的工具，能够大大提高开发效率。
下面我们介绍六大常用的函数模型，对于初学者来说尤其重要。
1. 线性函数模型 Linear Regression线性函数模型是研究最广泛的一种函数模型，它能够用于处理各种问题，例如市场预测、股票趋势预测等，其数学公式为y=wx+b。
其中w为权重，b为偏移量，它们是通过最小二乘法来求取。
2. 逻辑函数模型 Logistic Regression逻辑函数模型主要应用于分类问题中，它可以将输入数据映射到一个输出值，输出值为0或1，该函数模型被广泛应用于电子商务、广告推荐等领域。
其数学公式为y=sigmoid(wx+b)。
3. 决策树模型 Decision Trees决策树是一种被广泛应用于分类和回归问题的非参数模型，它可以将数据集递归地分解为小的数据子集，因此可以提高预测精度。
该模型最常用的算法是C4.5和CART。
4. 支持向量机 SVM支持向量机是一种二元分类模型，其目标是寻找一个最大化边界的分割超平面。
该模型可以将高维数据映射到低维数据，从而提高了分类预测的效率。
SVM在图像识别和文本分类等领域得到了广泛的应用。
5. 神经网络模型 Neural Networks神经网络是一种受到生物神经系统启发的模型，可以通过计算机模拟人类大脑神经元的行为来实现复杂的任务。
该模型可以用于分类、回归、聚类等问题。
6. 集成模型 Ensemble modelling集成模型是通过组合多个模型，来提高预测准确性的一种方法，它可以减少单个模型的风险和错误。
该模型最常见的算法是随机森林和AdaBoost。
总之，以上六种函数模型都是非常实用的工具，在实际编程中需要掌握它们的原理和应用。
只有对这些模型有深入的了解，才能在开发过程中更加得心应手。
离散选择模型和连续选择模型的比较分析一、引言选择模型是指通过研究个体选择行为来预测市场需求的一种模型。
根据选择的属性是否可测，选择模型可以分为离散选择模型和连续选择模型。
离散选择模型是指选择行为的结果是分类的，例如选择是A、B还是C。
而连续选择模型是指选择行为的结果是连续的，例如选择的数量是多少。
本文将对离散选择模型和连续选择模型进行比较分析。
二、离散选择模型离散选择模型常用于解释市场需求中的离散选择行为，包括二项选择模型、多项选择模型、有序多项选择模型等。
1、二项选择模型二项选择模型常用来解释个体在两个选项之间进行选择的概率。
其模型设定为，在两个选项中，个体选择第一个选项1的概率为P，选择第二个选项2的概率为1-P，二者之和为1。
该模型假设个体根据其效用（utility）差异进行选择，即个体会选择能够获得最大效用的选项。
2、多项选择模型多项选择模型常用来解释个体在多个选项之间进行选择的概率。
其模型设定为，对于N个选项，个体选择第i个选项的概率为Pi，所有选项的概率之和为1。
该模型假设个体会选择能够获得最大效用的项，效用函数通常采用对数线性模型（Logit Model）。
3、有序多项选择模型有序多项选择模型常用来解释个体在多个选项之间进行有序选择的概率。
例如，当个体面对三个不同价格的产品时，个体有可能在选择第一价格区间的产品、第二价格区间的产品或者第三价格区间的产品。
该模型假设选择的概率是对价值的一次函数，因此需要先对选项进行排序以确定选择的顺序，然后再推导选择的概率。
三、连续选择模型连续选择模型常用于解释市场需求中的连续选择行为，包括对数线性模型、线性规划模型等。
1、对数线性模型对数线性模型是一种常用的连续选择模型。
它假设个体的效用函数是一个对数线性函数，其中因变量是一个连续变量，例如价格、数量等。
对数函数可以将效用函数转化为线性形式，从而便于分析。
2、线性规划模型线性规划模型是一种常用的数学优化模型，用于解决连续选择问题。
常见的八种函数模型函数模型是数学中非常重要的概念，它描述了数学中一种常见的关系形式。
在数学中，有很多种不同的函数模型，每种模型都有其独特的特点和应用。
下面将介绍常见的八种函数模型。
第一种函数模型是线性函数模型。
线性函数是一种最简单、也是最容易理解的函数模型。
它的特点是函数图像是一条直线。
线性函数的形式为y=ax+b，其中a和b是常数。
线性函数模型常见于经济学中的供求关系、物理学中的速度和位移关系等等。
第二种函数模型是二次函数模型。
二次函数的图像是一条抛物线。
二次函数的形式为y=ax²+bx+c，其中a、b和c 是常数。
二次函数模型常见于物理学中的抛体运动、植物生长的规律等等。
第三种函数模型是指数函数模型。
指数函数的图像呈现出一种逐渐递增或递减的趋势。
指数函数的形式为y=a^x，其中a是常数。
指数函数模型广泛应用于经济学中的复利计算、生物学中的细胞增殖等等。
第四种函数模型是对数函数模型。
对数函数模型与指数函数模型是相互关联的。
对数函数的特点是函数图像呈现出一种逐渐平缓的趋势。
对数函数的形式为y=loga(x)，其中a是常数。
对数函数模型常见于物理学中的声音强度、经济学中的价格弹性等等。
第五种函数模型是三角函数模型。
三角函数模型包括正弦函数、余弦函数和正切函数等等。
三角函数的特点是周期性波动。
三角函数模型常见于物理学中的波动现象、天文学中的周期性运动等等。
第六种函数模型是多项式函数模型。
多项式函数是由一个常数和一系列项相加或相乘得到的函数。
多项式函数的形式为y=a₀+a₁x+a₂x²+...+anxn，其中a₀、a₁、a₂等都是常数。
多项式函数模型常见于经济学中的市场需求曲线、物理学中的力和位移关系等等。
第七种函数模型是有理函数模型。
有理函数是由一个多项式函数除以另一个多项式函数得到的函数。
有理函数的形式为y=(a₀+a₁x+a₂x²+...+anxn)/(b₀+b₁x+b₂x²+...+bmxm)，其中a₀、a₁、a₂等和b₀、b₁、b₂等都是常数。
