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一种图像感知质量评价模型

第19卷第12期2007年12月

计算机辅助设计与图形学学报

JOURNAL OF COMPU TER 2AIDED DESIGN &COMPU TER GRAPHICS

Vol 119,No 112Dec 1,2007

收稿日期:2007-03-20;修回日期:2007-07-241基金项目:国家自然科学基金(60672072);浙江省自然科学基金(Y106505);宁波市科技攻关项目(2005B100016)1韦学辉,女,1981年生,博士研究生,主要研究方向为多媒体技术、图像质量评价与视频质量评价1李均利,男,1972年生,博士,教授,主要研究方向为图像度量、图像识别、图像编码、图像质量评价、图像匹配与检索等(li 1junli @vip 11631com )1陈　刚,男,1963年生,博士,教授,主要研究方向为分形几何、小波分析、图像编码、图像度量、图像检索、图像加密等1

一种图像感知质量评价模型

韦学辉

　李均利2)　陈　刚

1)(浙江大学数学系　杭州　310027)

(宁波大学信息科学与工程学院　宁波　315211)(icerosew @1631com )

摘要　在观察者观看和评价图像质量的过程中,提取对主观质量评价有重要影响的信息,并构建了一种图像感知质量评价模型1首先在主观评价过程中提取感知亮度、频率以及边缘3种重要信息;然后构造人眼视觉系统对3种信息的响应函数,并通过线性回归分析将函数拟合成为所需的图像感知质量评价模型;最后,分析了模型的预测值与主观质量评价方法给出的质量分数之间的Pearson 相关系数和Spearman 等级相关系数,分别为01966和019491与其他一些有代表性的客观图像质量评价方法相比较,该模型具有明显的优越性1关键词　图像质量;人眼视觉系统;Pearson 相关系数;Spearman 相关系数中图法分类号　TN919181

A Perception

B ased Image Q uality Assessment Model

Wei Xuehui 1)　Li J unli 2)　Chen G ang 2

)

1)(Depart ment of M athematics ,Zhejiang U niversity ,Hangz hou 310027)

(School of Inf ormation Science and Engi neeri ng ,Ni ngbo U niversity ,Ni ngbo 315211)

Abstract Three important pieces of information are drawn out from the process of subjective image quali 2ty estimation 1For each of the information ,a model is established and also a function is found out to simulate its work on the human visual system 1Then a multi 2linear regression analysis is used to integrate these func 2tions into an equation and used as our perception based image quality assessment model 1Experimental results show that our estimation closely approximates human subjective tests such as mean opinion score ,with high Pearson and Spearman correlation coefficients of 01966and 019491It is a significant improvement over some typical objective image quality estimations such as peak signal 2to 2noise ratio 1

K ey w ords image quality ;human visual system ;Pearson correlation coefficient ;Spearman correlation co 2efficient

数字技术的提高,特别是压缩技术的应用、各种

媒体传播方式的交叉以及视频和图像观看者观察环境的改变,都需要图像的传播者能够提供满足观察者期望的图像质量1图像质量评价就是评价图像经过各种技术处理(如压缩处理)后图像的质量1图像质量评价方法可以分为2类:主观评价方法和客观评价方法,其中最可信赖的是主观评价方法1主观图像质量评价方法通过图像的观察者来评估图像质量,最常用的主观评价方法是平均意见分(mean opinion score ,MOS )1然而主观评价方法(如MOS )的评价过程烦琐、缓慢,并且容易受到诸多因素(如观察环境,观察者的主观感受等)的影响,代价昂贵,因此它

对大多数应用者来说都不适用1传统的客观质量评价方法具有计算方便、易于优化的特点,并且此类评价方法有明显的物理意义,如MSE和PSNR等方法1传统的客观质量评价方法的缺点是它与视觉感知质量之间没有必然的联系1许多动态信号测试方法(如Coekonowski相关,Quality Index[1]和Pratt Edge等)通过图像的某些特征信息来衡量图像质量,但是没有考虑到人眼视觉系统(human visual system,HVS)的特点1最近几年,基于感知质量的图像质量评价方法逐渐成为研究的重点1这类图像质量评价方法通过HVS的某些特点,如视觉灵敏度函数(contrast sensitivity function,CSF),来体现图像的感知质量1如在DCT域内应用CSF来评价图像质量的HVS AN[2]和HVS L2N[3];基于HVS的图像质量评价方法[4]和基于掩盖效应的感知域图像质量评价方法[5]则是在小波变化域上应用CSF 评价图像质量1将图像三构件模型与模拟主观评价模式的模糊积分相结合的评价方法[627]在图像质量评价领域也取得了较好的成绩1

本文首先描述了观察者们观看和评估图像的过程以及在此过程中图像的某些信息对HVS的刺激;然后建立模型模拟图像的重要信息和HVS对它们的响应函数,并通过多元线性回归分析将这些响应函数拟合为一个质量评价模型PBAM(perception based image quality assessment model);最后通过与MOS的Pearson相关系数和Spearman相关系数考察模型的功能,并与一些有代表性的客观图像质量评价方法进行比较1

1　感知质量评价过程

观察者观看某幅图像或者外界景物时,首先映入眼内的是图像或者外界景物的明亮程度,也就是说,图像或景物的明暗程度是图像对人眼的第一个刺激1图像的明暗程度可以用亮度信息来描述1作为对HVS的第一个刺激,图像的亮度信息对图像质量评价是最重要的一个信息,观察者将会在整体上对图像是否含有很多的变化和细节获得一个认识1变化和细节的复杂性可以用图像的频域信息描述,所以频域信息是对HVS的第二个刺激1不同的频域信息会给HVS带来不同的刺激:高频信息使得图像细节被HVS感知;中间频域的信息使得图像细节的形状被感知;而低频信息则一向被认为是最重要的图像信息,它使得图像中的某些动作和边缘信息对人眼敏感1通常,用CSF来描述这些功能1为区分2幅相似图像在细节方面的差异,观察者需要仔细地观看它们,特别是图像的重要区域1在图像的各种区域中,边缘区域信息对HVS是最敏感的,也就是说边缘区域是图像的重要区域1

如上所述,包括亮度、频域以及边缘在内的3种图像信息在质量评价中起到了重要作用1因此,给出模型模拟这3种信息,构造人眼对3种信息的响应函数并将这些响应函数拟合起来模拟,即可感知质量评价过程1假设Q是最终的图像感知质量, Q1,Q2和Q3分别代表对参考图像和测试图像在3种信息之间的差异,函数f1,f2和f3是HVS对3种信息的响应函数;则Q可以表示为Q=a+ a1f1(Q1)+a2f2(Q2)+a3f3(Q3),其中a,a1,a2和a3是常数1

2　模型设计

211　感知亮度模型

Web-Fechner提出了亮度的改变引起HVS反应的理论,指出如果一幅图像f(x,y)感知亮度的

改变设为ΔS(x,y),则有ΔS(x,y)=k

Δf(x,y)

f(x,y)

1对该式进行积分可得S(x,y)=k ln(f(x,y))+ k0=(k′lg f(x,y))+k0,其中,k′=k ln10,k0是常数,k是随图像平均亮度的变化而变化的常数1在本文实验中,当图像的平均亮度太大或者太小时k值较小,在亮度信息>192或者<64时,设k=015;其他情况下设k=11于是,参考图像f1(x,y)与测试图像f2(x,y)之间的感知亮度差异可以表示为Q=∑(S1(x,y)-S2(x,y))2　M N=

　∑k1lg(f1(x,y))-k2(lg(f2(x,y)))2　M N,其中M和N分别表示图像的长度和宽度1

212　频域模型

通常用CSF来描述HVS与频域信息之间的关系1虽然不同实验给出的CSF的表达式不同,但是所有的实验都表明CSF是频率函数,并且具有带通滤波器的性质1函数的灵敏度随着频率的过高或过低逐渐降低1在实验中,我们采用Nigan等提出的CSF表达式H(r)=(0131+0169r)?exp(-0129r),其中,r=R2f+C2f　,R f和C f分别表示图像f(x, y)在空间域上的垂直和水平方向频率1这种CSF的图像如图1所示1

1451

12期韦学辉等:一种图像感知质量评价模型

图1　视觉灵敏度函数

图2　参考图像

根据对比度的阈值,将空间频率r 分为5个部

分,根据不同频率对图像质量影响的不同,将各个部分的CSF 函数H (r )简化为h (r ):

1)极度平坦区1r ∈[0,015)时,图像内容极度平坦,图像任意的细微区别都很容易被觉察到,这段频率对图像质量测量起作用1设h (r )=1-H (r ),并将其记为区域A 1

2)平坦区1r ∈[015,1),图像内容平坦,但与极度平坦区相比较,图像间的差异不是很容易被觉察1设h (r )=H (r ),并记为区域B 1

3)目标区1处于频率的中间即r ∈[1,6),通常

有观察者感兴趣的目标,是最重要的区域1设h (r )=1,并记为区域C 1

4)复杂区1r ∈[6,14],图像区域中有很多细

节,不易区分图像间的差异,但它们仍然对图像质量评价起作用1设h (r )=H (r ),并记为区域D 1

5)极度复杂区1r >14,区域中包含了太多的细节信息以至于很难区分图像在这个区域中的差异,因此这个区域对于图像质量评价基本不起作用1

设h (r )=0,并记为区域E 1

参考图像f 1(x ,y )与测试图像f 2(x ,y )频率上的差异可表示为

Q 2=

∑(f 1(x ,y )h 1(r )-

f 2(x ,y )h 2(r ))2

　MN 1

213　边缘模型

我们用梯度幅度来提取图像的边缘信息1图像

f (x ,y )的梯度定义为Δ

f =G x

G y =5f Π5x 5f Π5y

,则梯

度幅度定义为

mag (Δ

f )=|G 2x +G 2

1Π2

=|(5f Π5x )2+(5f Π5y )2|1Π2

用离散最小二乘阈值选择法来确定边缘阈值1如果图像在某点的梯度幅度大于这个阈值,则该点为图像边缘点;否则,该点就不是边缘点1于是,参考图像边缘点集E 1(x ,y )和测试图像边缘点集E 2(x ,y )的差异定义为

Q 3=

∑

E 1(x ,y )-E 2(x ,y )2

　M N 1

214　模型的响应函数和函数拟合

为获取3种模型与主观评价值之间的函数关

系,先用国际广播通信联盟的推荐500(CCIR 500)[6]的决策分类尺度对图像进行主观评价,以获取这些图像的MOS 值1图像的MOS 值Y 获得方法如下:在一定的实验条件下,假设第i 个人对第k 幅图像给出的分数记作A (i ,k ),那么第k 幅图像最终的MOS 值为Y k =

∑n i =1

A (i ,k ),其中

n 为

观察者的个数1我们用如图2所示的8幅参考图像,采用不同的压缩方法,包括J PEG 压缩、小波压缩和分形压缩等,对每幅参考图像进行不同程度的压缩,每幅参考图像获取15幅失真图像[829]1对每一组图像分别计算出失真图像与参考图像之间的视

451计算机辅助设计与图形学学报2007年

觉亮度差异Q 1、频率差异Q 2以及边缘差异Q 3,并考察3种模型与主观评价值MOS 之间的关系1

根据图3～5中感知亮度差异点、频率差异点和边缘差异点的分布情况,拟合视觉亮度信息、频率信息以及边缘信息对HVS 的响应函数f 1,f 2和f 31图3～5中横坐标表示由视觉亮度模型、频率模型和边缘模型计算出来的差值以每组为单位归一化到

[0,1]后的值,f 1(x )=5104-3152x -11108x 2

+10149x 3,f 2(x )=5103-0132x -6153x 2+2177x 3,f 3(x )=3163-11110x -71169x 2+78163x 3

图5　边缘差异点分布图

图3　感知亮度差异点分布图

图4　频率差异点分布图

从图3可以看出,感知亮度差异点的分布有很好的规律性,它们均匀而密集地分布在函数f 1曲线的附近1同样从图4也可以看出,频率差异点的分布也有良好的规律性,它们也均匀分布在函数f 2曲线的附近1但是图5中边缘差异点的分布就没有规律性1人眼会对亮度和频率信息的反应比人眼对边缘差异的反应更具有规律性是因为:HVS 对亮度和频率信息的刺激做出的反应是比较直接的,更接近于HVS 的本能反应,受主观和外界因素的影响比较小;而边缘的差异则在很大程度上依赖于观察者在观看图像时是否足够认真细致,观看环境的光线是否充足等诸多条件的制约,因此随机性和主观性的因素比较多,规律性比较差1

对3种响应函数的数据进行回归诊断并去除其中的强影响点和异常点后,采用线性回归的方式将三方面信息的响应函数进行拟和作为人眼对图像的感知质量,可以得到回归方程Q =-01620+01643f 1(Q 1)+01485f 2(Q 2)+0105f 3(Q 3)1其中,

Q 表示图像的感知质量,f 1,f 2和f 3前面的系数是

由多元线性回归分析得出的结果,它能在一定程度上反映3种信息在图像质量评价中的重要性1

在感知质量评价过程中,感知亮度信息是对人

眼的第一刺激,而频率信息是对HVS 的第二刺激,由此,二者在图像质量评价过程中起到的作用也是最重要的1图像的边缘信息则是对上面两部分信息的补充和完善,而且正如在感知质量评价过程中提及,图像频率信息中包含了图像边缘的部分信息1用逐步线性回归法对上面的结果继续进行分析,可以得到方程

Q =-01459+01653f 1(Q 1)+01486f 2(Q 2)1在这个方程中,边缘信息由于对目标函数值MOS 的贡献较小而被忽略1在保证评价模型精确度的同时,考虑到计算复杂度,我们采用该方程作为基于感知的图像质量评价模型,并记作PBAM 1

3　相关性分析

从图6中可以看出,PBAM 的预测值与MOS

值之间有很好的一致性1分析客观质量评价方法的预测值与MOS 的评价值之间的相关性可以判断主客观方法间的一致性,同时还可以判定客观质量评价方法的性能1Pearson 相关系数是最常用的相关性判断方法;Spearman 等级相关作为视频质量专家组提出的判断客观视频质量评价方法性能的标准,是用来测试MOS 与客观评价值之间等级次序的

45112期韦学辉等:一种图像感知质量评价模型

一致性的1本文实验中不但用到了Pearson相关系数而且还用到了Spearman等级相关系数1Pearson 相关系数和Spearman等级相关系数都是区间[-1, 1]中的值,而且如果2种相关系数的绝对值越接近于1,则说明对应的客观质量评价方法与主观评价

方法之间的一致性越好,也就是说对应的客观质量评价方法越能反映人眼对图像的感知质量1我们选择几类有代表性的客观质量评价方法与PBAM在Pears on相关系数和Spearman等级相关系数上进行比较,总共选取了包括普遍应用的PSNR等在内的6类共21种客观评价方法:

1)基于像素差异1平均绝对误差(mean abs olute error,MAE),均方差(mean square error

,MSE)等1

2)基于信噪比的方法1信噪比(SNR),峰值信噪比(PSNR)等1

3)基于相关性的方法1Coekonowski相关(Co2 ekonowski correlation,CC),质量索引(quality in2 dex,Q I)1

4)基于边缘的方法1Pratt边缘检测法(Pratt edge measure,PEM)1

5)基于频率的方法1通过测量傅里叶变换后的相位和光谱来评价图像质量1

6)基于HVS的方法1在DCT域上结合CSF 评价图像质量的HVS绝对值范数(HVS AN)和HVS L2范数(HVS L2N)1

图6　PBAM预测值与MOS值的关系图

通过图7我们可以看出,SNR与PSNR在针对压缩失真时具有很好的Pearson相关系数1由表1可知,它们的绝对值分别为01870和01853,但是, PBAM的Pearson相关系数为01966,远远优越于SNR和PSNR的表现1而在Spearman等级相关上表现最好的是HVS绝对值范数和HVS L2范数,如图7所示,它们的Spearman等级相关系数的值分别为01955和01957,而PBAM的Spearman等级相关系数分别为01949,如表1所示1表1中,#表示不显著1由图7和表1还可以看出,大多数评价方法的Pearson相关系数和Spearman相关系数都不能保持很好的一致性,但是PBAM在2种相关系数上却都有很好的表现1

图7　数据相关性分析

表1　几种评价方法的相关系数值

方法Pearson Spearman方法Pearson Spearman RMES-01762-01861QI-01034#　01609 MAE-01745-01846PEM-01439-01442 MIN-01848-01900SME-01752-01753 MRE-01631-01916SPE-01456-01578 MSE-01597-01861WSE-01790-01760 MSS2

　01547　01783BSME-01782-01754 SNR　01870　01863BSPE-01428-01573 PSNR　01853　01869BWSE-01737-01709 NCC　01137#-01141#HVS AN-01644-01955

IF-012793#-01060#HVS L2N-01683-01957 CC-01698-01704PBAM　01966　01949

4　结论

本文首先描述了观察者观看图像和评价图像质量的过程,对3种在观看过程中对HVS产生主要刺激的信息———感知亮度信息、频率信息和边缘信息建立了相应的数学模型1根据3种信息与主观评价质量分数之间的关系,构造HVS对3种信息的响应函数1通过多元线性回归分析将3种响应函数拟合成基于感知的图像质量评价模型1考虑到3种信息中边缘信息稳定性和重要性不足,以及它对主观质量影响的规律性不足的问题,在保证评价方法精确度的基础上减少计算量,对质量评价模型进行重新构造1最后应用HVS对感知亮度信息和频率信息

4451计算机辅助设计与图形学学报2007年

的响应函数构造图像的感知质量评价模型PBAM1为考查PBAM的性能,将它与一些有代表性的客观质量评价方法在与主观图像质量值和MOS之间的Pearson相关系数和Spearman等级相关系数进行比较1结果表明,PBAM具有很好的Pearson相关系数与Spearman等级相关系数,分别为01966和01949;并且在2种相关性上保持了很好的一致性1因此,本文模型在对图像质量评价具有很好的性能1

参　考　文　献

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12期韦学辉等:一种图像感知质量评价模型

各类环境要素评价方法-综合污染指数

精心整理培训资料—2 各类环境要素评价方法一、环境空气质量评价 1、评价标准执行国家《环境空气质量标准》（GB3095-1996）和修改单（环发[2001]1号）规定的浓度限值 Coi—i项空气污染物的环境质量标准限值。 n—计入空气污染综合指数的污染物项数。根据全省各地空气污染的状况和特征，结合空气常规监测项目情况，计入空气污染综合指数的参数为空气质量常规监测的二氧化硫、二氧化氮、总悬浮颗粒物或可吸入颗粒物，12个城市将可吸入颗粒物监测结果计入综合污染指数,其他市、县、区以总悬浮颗粒物监测结果计算空气污染综合指数。

⑵空气质量达标评价由单项污染物水平和级别以及综合的空气质量级别进行评价，其中年均单项污染物级别由环境空气质量的年均值标准确定；综合的空气质量级别的确定为最差一个单项污染物级别即为空气质量级别。达到国家空气质量二级标准（一级和二级）为达标，超过二级标准（三级和劣三级）为超标。其中一级为空气接近良好背景水平的优级，二级为空气有一定程度的污染物存在但影响程度尚可接受的合格水平，三级为空气污染已经达到危害性程度，劣三级为空气污染相当严重。 ⑶污染负荷系数法为： 1 2 9：00 3、降水评价方法降水酸度（pH值）以pH=5.60作为划分酸雨界限，一般将pH<5.60的降水称为酸雨。用降水pH 年均值和酸雨出现的频率评价酸雨状况。三、沙尘暴评价（总站生字﹝2004﹞根据中国环境监测总站《关于印发<沙尘天气分级技术规定（试行）>的通知》 31号）规定进行评价。详见表3-7。表3-7 沙尘天气分级颗粒物浓度限值单位: mg/Nm3

10 2、沙尘天气持续时间达不到规定时间者，其分级下降一级； 3、未达到分级标准的其它沙尘现象统称为“受沙尘天气影响”。四、地表水评价限值进行比较，以该断面（或河流）污染最重因子的类别作为该断面（河段）的水质综合类别。 ⑵地表水域功能标准根据陕西省地表水域功能标准进行水质超标状况评价 ⑶综合污染指数法评价用综合污染指数法及污染分担率来计算和评价各水域（或河流）间的污染程度大小和污染年际变化（污染指数计算，采用第Ⅲ类标准值）。

服务质量模型分析

对医疗行业的服务系统模型和服务场景模型分析 ——以重庆第七人民医院为案例作者：谭云升重庆理工大学市场营销一．服务系统模型阐述服务系统模型是关系营销中一个重要的知识内容，主要阐述了企业与顾客互动的重要性，并且在该模型中揭示了企业如何在实践中与顾客进行互动，互动需要企业内部的哪些支持，并分析了顾客期望的来源。首先，从企业方面讲，需要界定企业使命，然后以此来确定服务概念。有了如上两步，接着才规划支持部分和互动部分。 1.支持部分。（1）管理支持。这是最主要的，主要是指企业的管理者应该支持他们的员工，建立一种以顾客为导向的服务组织。（2）物质支持。这是一种有形的支持，与顾客直接接触的员工往往依赖于这些物质支持提供服务。（3）系统支持。这是指在技术、系统方面的支持，通过这些系统，保证员工方便的为顾客提供个性化的服务。 2.互动部分互动部分实际上是讲在互动接触中涉及的一切资源，包括人力、物力、系统资源。包括：（1）参与到服务中的顾客，企业必须将顾客作为一种重要的资源进行管理，而不是把他们视为被动的服务接收者。（2）与顾客接触员工。他们是服务提供者最关键的资源。（3）系统和运营资源。这包括由系统和规章构成的和所有的运营和行政体系，直接影响顾客感知，又约束员工有内在影响。（4）有形资源和设备。它们对功能质量产生影响。其次，从顾客方面说，由于顾客价值生成体系的存在，导致期望的产生，于是希望与服务企业产生互动。基于此，服务系统模型就构成了。服务提供者应该提供良好的支持服务和互动满足顾客期望，与顾客互动，解决顾客的问题。二．服务场景模型阐述众所周知，顾客实际经历的服务质量包括三个方面：what、how、where。那么，服务场景就是第三个因素where，服务场景的好坏会影响顾客感知服务质量。其模型如下：

专利质量评价模型研究

专利质量评价模型研究新形势下，加强知识产权保护、提升知识产权运用能力是服务经济社会快速发展的一个重要方面。专利是知识产权的一个重要方面，专利在市场中运用水平亟待提升。到2020年，我国每万人专利拥有量将达到14件，专利数量将进一步提升，与此同时，要求进一步提高专利质量水平，总体提升创新水平。专利区域产业分析中对专利质量状况评价指标单一，为此，综合多个指标来综合衡量区域、产业的专利质量状况，提出一种新的专利质量评价模型。标签：知识产权；专利质量；层次分析法；权重 1 前言随着我国专利战略的进一步实施，我国专利事业迎来了新的发展机遇和局面。近年来，党中央国务院提出要进一步加大知识产权的保护力度，提高知识产权的应用能力，知识产权保护力度将是空前的，为更好的保护自主知识产权，国家已经规划建立知识产权法院，这使得知识产权将在司法层面上得到更加有力保护。2015年1月4日国务院办公厅发布了《深入实施国家知识产权战略行动计划（2014—2020年）》，其中明确提出促进知识产权创造运用，支撑产业转型升级，加强知识产权保护，营造良好的市场环境。《行动计划》中规划了到2015年每万人发明专利拥有量达到6件，到2020年达到14件。可见，在接下来的几年中，我国专利将进一步优化布局，一方面，要进一步提高专利申请量，同时更进一步注重专利质量的提升，实现量质并举；另一方面，着重加强知识产权保护，提升知识产权运用能力和管理能力，服务经济社会发展。专利信息服务和调查统计是知识产权服务的基础工程，专利资源区域分析和产业分析是专利服务的一个重要方面，有助于地方政府全面了解本地区专利资源状况，能为政府进一步优化专利区域和产业布局提供基础性导向参考。而在专利资源区域与产业分析中，专利质量状况分析是区域和产业分析的一个重要方面。目前在专利分析中，关于专利质量状况评价的指标较为单一，本文作者试图构建专利质量评价模型，综合多个专利质量指标来综合评价区域产业专利质量状况，以更为客观、全面反映区域、产业专利质量状况。 2 模型构建发明占比是表征区域或产业发明专利类型占有比值，我国发明专利是经过实质审查程序，实用新型不经过实质审查，发明占比的高低一定程度上反应了专利资源的总体质量状况。专利授权后，专利维持的时间长短一定程度表明专利权人对专利技术的维持应用状况，也从侧面反应专利质量的状况，理论上质量好的专利，专利权人会更好加以应用和保护，一些研究中将区域专利维持的时间长短划分几个等级，对应反应区域专利质量现状。专利授权量与申请总量占比直接反应该地区或产业的专利整体创新水平，对整个区域或产业的大数据分析来说能一定程度上说明专利质量状况。专利投入市场应用的方式有质押融资、实施许可等方

重庆市乡村人居环境质量评价及其差异化优化调控

龙源期刊网 https://www.wendangku.net/doc/5517048079.html, 重庆市乡村人居环境质量评价及其差异化优化调控作者：陈明亮来源：《科技风》2019年第36期摘;要：在乡村振兴战略的指引下，重庆市的乡村人居环境质量也实现了很大程度的提升，为新农村建设实现更好的发展奠定基础。针对重庆市乡村人居环境质量进行有针对性的评价，并进一步梳理空间分异特征，对更有效的制定差异化乡村人居环境整治策略，有着至关重要的作用，具备着深远的指导性价值。基于此，本文有针对性的分析和探究重庆市乡村人居环境质量评价及其差异化优化调控策略等相关内容，希望通过本文的简要分析，能够为相关从业者提供一定程度的参考和借鉴。关键词：重庆市;乡村人居环境;质量评价;差异化;优化调控从概念上来看，通常意义上我们所称之为的乡村人居环境主要指的是在乡村范围内，农户生产和生活所需的物质和非物质的有机结合体，伴随着改革开放的进一步深入，城乡之间要素进一步流动，乡村主体也有了更加广阔深远的行为空间，其更加多元化的行为结果导致乡村空间系统进一步呈现出要素结构功能的转型和发展。在这个过程中，使得乡村经济发展和乡村人居环境保护两者之间出现比较深刻的矛盾，对于乡村发展和人居环境保护等相关难题要进行有效化解。以重庆为例，面对乡村人居环境现状矛盾，怎样才能使这一难题得以破解，进一步优化其乡村人居环境，这是需要持续关注的焦点问题。一、重庆市乡村人居环境质量评价首先，进一步有效构建综合全面的评价指标体系。从根本上来讲，乡村人居环境质量是针对农民生活环境和品质进行衡量的重要参考依据，针对重庆的基础设施，乡村公共服务，环境卫生，居住条件，乡村经济发展水平等一系列相关方面为依据，确保这5个方面成为一级指标，同时进一步结合实际情况，选取40个二级指标，由此进一步充分构建重庆市乡村人居环境质量综合评价指标体系。其次，针对基础设施进行有效评价。从根本上来看，基础设施的建设质量和水准是对乡村人居环境造成直接影响的硬环境，大多数时候，交通水利设施的条件越优质，信息通讯外部交通越发达，技术设施的建设水平就会变得越高。在具体的评价过程中，要有针对性的选择村域之间的道路硬化率，村内部的主要道路路灯等指标，针对单元的交通水利设施条件进行有针对性的评价。二、重庆市乡村人居环境质量差异化优化调控策略

环境质量评价期末考结业考试

1.环境质量评价目的：7目的（实现经济生产的合理布局）、（指导环境保护措施的设计，强化环境管理）、（为区域的社会经济发展提供导向）、（为城市发展规划提供依据）、（有效控制新污染源）、（优化环境保护和治理方案）、（为建设项目和规划活动实施环境管理提供系统资料） 2.环境质量评价的程序：8程序（划定评价的范围）、（确定评价的内容）、（提出评价精度的要求）、（统一评价方法和途径）、（资料收集）、（系统监测或模拟研究）、（数据处理和建立模型）、（成果分析和报告书的编制） 3.环境质量评价类型（1）按照环境要素分类：（单要素评价：大气环境质量评价、水环境质量评价）、（综合要素评价）（2）按照评价参数分类：（卫生学评价）、（生态学评价）、（污染物评价）、（物理学评价）、（地质学评价）、（美学评价）等（3）按照评价区域分类：（城市环境质量评价）、（农村环境质量评价）、（工矿区环境质量评价）、（交通环境质量评价）、（流域环境质量评价）、（海洋环境质量评价）、（风景游览区环境质量评价）、（自然保护区环境质量评价）（4）按照评价时间分类：（环境回顾评价）、（环境现状评价）、（环境影响评价） 4.环境保护法规体系：（1）宪法（2）环境保护法的颁布《中华人民共和国环境保护法》（3）各种专门性环境保护法规（环境保护单行法）（环境保护行政法规）（4）地方环境保护法规（5）环境保护标准（6）国际条约与协定 5.环境法律制度（1）环境影响评价制度：《中华人民共和国环境影响评价法》总则第二条称，环境影响评价，是指对规划和建设项目实施后可能造成的环境影响进行分析、预测和评估，提出预防或者减轻不良环境影响的对策和措施，以及进行跟踪监测的方法与制度。（2）“三同时”制度：同时设计、同时施工、同时投产（3）征收排污费制度（4）限期治理制度（5）排污申报登记制度（6）环境保护许可制度 6.环境标准：保护环境、控制污染与生态破坏的各种标准的总称。它是以（保护人群健康、社会物质财富和促进生态良性循环）为目的，针对环境结构和状态，在综合考虑自然环境特征、科学技术水平和经济条件的基础上，由国家按照法定程序制定和批准的技术规范，是国家环境政策在技术方面的具体体现，也是执行各项环境法律、法规的基本依据。 7.环境标准的作用：（1）环境标准是制定环境规划与环境计划的主要依据

数据质量评价模型的建立和实现

[摘要] 本文提出了数据质量评价模型、质量校验与评价方法，论述了“数据质量分析评价系统”的程序实现流程、总体结构及功能，介绍了系统的关键技术及进一步的研究方向。 [关键词] 质量模型质量检验质量评价数据作为一种资源，是支撑信息化建设和应用的主体，根据“进去的是垃圾,出来的也是垃圾”这条原理,为了支持正确决策,就要求我们所管理的数据可靠,没有错误,能够准确地反映采油厂的实际情况。胜利采油厂数据中心存放了5千万条的数据，还在以每天2万条的速度加载，如何使这些海量数据在生产管理、科学研究、企业决策中发挥应有作用，使用户能用、敢用、愿用，使数据真正为企业服务，这是几乎所有信息化企业亟需迫切解决的问题。为解决数据质量问题，各种管理手段、技术手段和新的数据评价体系不断被应用在数据的采集和加工过程中。一、数据质量评价模型的提出背景采油厂的数据资源具有:横跨专业多，数据采集密度大、频度高，数据处理流程复杂等特点，为了保证数据的可用性，数据管理人员在客户端、服务器端均设置了数据质量审核规则，但是依然不可避免存在比例较高的数据质量问题，典型的有记录不全、数据遗漏、数据错误、多义字段、矛盾值、违背业务规则、无法关联等。产生数据问题的根本原因可以归结为以下几个方面: 1.没有从数据资源的战略高度对数据质量进行统一完整的定义，导致数据的分析评估没有统一可靠的标准； 2.数据质量还停留在定性评价,不能实现精确的量化评价，只是在业务需要某个数据时,才到库里去手动统计,无法动态记录某个单位、某个月的真实数据质量发生情况,导致数据质量考核缺乏可信的数据依据,大大影响考核力度; 3.没有一个能同时面对用户、专业部门、数据管理人员的可视化的数据质量监控评价平台,三方无法共享一个平台,共同实行数据管控一体化,导致业务规则的变更滞后,问题数据在库中的长期滞留; 4.也许有了N个业务模型,但是没有把它放到时间轴上去控制流程,导致实际生产中应该发生的活动的部分生产数据遗漏；虽然影响采油厂数据质量的原因是多方面的，但主要的原因还是集中在管理、制度和数据采集加工规范化方面。对于如何通过管理、制度、标准和流程来控制数据质量,提高数据可信度,我们提出建立采油厂统一的数据质量分析评价模型，使用管理手段和技术手段相结合的办法,建立一套完善的数据定义、控制、评估流程，依托科学严谨的数据监督和质量控制体系持续地改进数据质量。二、数据质量分析评价模型构成构成数据质量分析评估模型的要素分别为:基础模型、数据质量辅助模型、数据质量定义模型、数据质量控制模型、数据质量评价模型。 1.基础模型。基础模型部分是整个模型框架的支撑核心部分，其他质量模型的定义和控制必须以基础模型中的计划和标准为依据。基础模型主要是映射、定义数据采集标准,上载分单位的采集计划,同时纳入了约束规则定义规范、控制规则定义规范、模板定义规范。数据标准:分两部分,一部分是直接映射应用中的标准，例如源数据库标准;另一部分是针对新增应用库和项目库标准的定义规范,包括代码定义标准、数据项定义标准(例如是取英文还是汉语拼音,取几个字符）、值域定义标准等等新增表准的建立规范；采集计划:采集单位的每月上载的日度、月度、年度的采集计划;

服务质量评价模型

作为21世纪美国国家创新战略之一，服务科学的概念于2004年美国竞争力委员会的国家创新计划（NII）中提出，后逐步上升为一个学科—服务科学与工程[1]。它的研究目的是结合并利用决策科学、计算机科学、法学等诸多学科理论解决服务中存在的问题，提高服务效率，进行服务管理。服务质量的评价与管理是服务科学研究的重点。目前的服务质量评价方法与模型有10多种，著名的有IPA、SERVQUAL、SERVPERF、EPI等。我国对于服务管理问题的研究还处于初级阶段，服务质量的研究大体停留在宏观层次上的理论分析，实证研究不足，旅游服务质量方面的研究则更少。本文研究重点就是利用服务科学理论方法，建立评价模型，分析评价旅游服务质量，具有很高的应用价值。 3 构建旅游服务质量评价模型 3.1 评价标准的确定 SERVQUAL和SERVPERF两种方法无疑是目前服务管理界影响最大的感知服务质量评价方法。SERVQUAL[2]感知服务质量评价方法根据服务质量5个维度设计了22个问题的调查表，首先度量顾客对服务的期望，然后度量顾客对服务的感知，两者之间差异作为判断服务质量水平的依据，SERVQUAL法应用广泛，可以对不同行业进行质量评价，且具有一定的可靠性和有效性，但无法有效证明服务质量是由服务期望与服务绩效差异之间差距来衡量的是其一大缺陷。992年，Cronin和Taylor[3]推出了SERVPERF评价法。SERVPERF 法继承了5个维度22个属性的SERVQUAL量表，但是减少了50%的调查项目，后经实证研究证明SERVPERF法在信度、效度、预测能力等方面均优于SERVQUAL。 3.2 旅游服务质量量表的界定本研究的调查问卷在广泛听取专家学者、旅游从业人员、游客等意见的基础上，借鉴了《旅游区（点）质量等级的划分与评定》标准。由于景区外在环境受到游客的广泛重视，我们在有形性方面细化了―服务设施‖指标，最后得出包含5个维度，22项指标的旅游服务质量修正SERVQUAL量表。问卷的反映尺度选择李克特量表，即―完全满意‖、―满意‖、―不确定‖、―不满意‖、―非常不满意‖五种，分别记为5，4，3，2，1分。 3.3 层次分析法确定指标权重层次分析法（Analytic Hierarchy Process，AHP）的原理是将人们的经验判断和专家意见定量化，建立目标层（旅游服务质量）、准则层（有形性、可靠性、响应性、保证性和移情性5个维度）、制约因素层（22个指标）的递阶层次结构，在保持判断标准一致的情况下，利用经验判断矩阵计算得出各因子对目标的权重。我们建立的评价模型根据修正SERVQUAL量表的调查结果和AHP确定出的各指标权重，利用加权SERVPERF法，即SQ=I×P，最终可以评测出旅游服务质量。 4 对松潘旅游服务质量的评价本研究选松潘作为旅游服务质量评价模型的实证。松潘属四川省阿坝州，是我国著名的旅游胜地。受汶川大地震及国际金融危机的影响，松潘旅游业发展遇到严重困难，急需查找旅游服务质量中的不足，进行二次创业。 4.1 数据收集与分析为了准确收集所需数据，本评价模型调查表先由松潘旅游局志愿人员对20名游客进行了预调查，之后请了5名志愿者从2009年3月到6月期间，在松潘黄龙、松潘古城、牟尼沟、川主寺等景区（点）向游客发放问卷220份，回收211份，回收率96%，有效问卷200份我们根据收集上来的数据，用统计分析软件SPSS测试了服务质量总体及各维度Cronbach α信度系数，结果表明调查问卷具有较高内部一致性。 4.2 评测松潘旅游服务质量

地表水环境质量评价办法(试行)

附件：地表水环境质量评价办法（试行）二○一一年三月 —3—

目录一、基本规定 (6) （一）评价指标 (6) 1.水质评价指标 (6) 2.营养状态评价指标 (6) （二）数据统计 (6) 1.周、旬、月评价 (6) 2.季度评价 (6) 3.年度评价 (6) 二、评价方法 (7) （一）河流水质评价方法 (7) 1.断面水质评价 (7) 2.河流、流域（水系）水质评价 (7) 3.主要污染指标的确定 (8) （二）湖泊、水库评价方法 (9) 1.水质评价 (9) 2.营养状态评价 (10) （三）全国及区域水质评价 (11) 三、水质变化趋势分析方法 (12) （一）基本要求 (12) （二）不同时段定量比较 (12) —4—

（三）水质变化趋势分析 (13) 1.不同时段水质变化趋势评价 (13) 2.多时段的变化趋势评价 (14) 附录一：污染变化趋势的定量分析方法 (15) 附录二：术语和定义 (17) —5—

为客观反映地表水环境质量状况及其变化趋势，依据《地表水环境质量标准》（GB3838-2002）和有关技术规范，制定本办法。本办法主要用于评价全国地表水环境质量状况，地表水环境功能区达标评价按功能区划分的有关要求进行。一、基本规定（一）评价指标 1.水质评价指标地表水水质评价指标为：《地表水环境质量标准》（GB3838-2002）表1中除水温、总氮、粪大肠菌群以外的21项指标。水温、总氮、粪大肠菌群作为参考指标单独评价（河流总氮除外）。 2.营养状态评价指标湖泊、水库营养状态评价指标为：叶绿素a（chla）、总磷（TP）、总氮（TN）、透明度（SD）和高锰酸盐指数（COD Mn）共5项。（二）数据统计 1.周、旬、月评价可采用一次监测数据评价；有多次监测数据时，应采用多次监测结果的算术平均值进行评价。 2.季度评价一般应采用2次以上（含2次）监测数据的算术平均值进行评价。 3.年度评价国控断面（点位）每月监测一次，全国地表水环境质量年度评—6—

服务质量模型

服务质量模型通过对以往有关服务质量定义的进行总结，可以看出，学者们往往从不同的研究角度出发，对服务质量的维度进行归类。Gronroos 认为感知服务质量由功能质量、技术质量和公司形象构成，这一分类将服务质量同有形产品的本质做出了区分。Gronroos通过进一步研究认为，企业形象在技术质量和功能质量之间起到了过滤功能，服务质量包括了功能质量和技术质量两个维度，在此基础上建立了感知服务质量模型，具体内容如图所示。图Gronroos服务质量模型服务质量的基本特性决定了服务质量是一个抽象的概念，它是通过顾客对服务的感知而决定的，因此服务质量是一个复杂的集合体。服务质量的构成要素就是站在顾客角度，研究顾客对服务质量产生感知的方面。在对服务质量要素的研究过程中，北欧和北美两大学派产出了明确的研究成果。其中技术质量又称为结果质量，或者说是在服务交易或服务过程结束后顾客得到的实质内容；一般来说，由于结果质量牵涉到的主要是技术方面的有形内容，因此，结果质量可以通过比较直观的方式加以评估，并且顾客对结果质量的衡量也是比较客观

的和容易感知，从而结果质量是顾客评价服务好坏的重要依据。功能质量又称为过程质量，是指顾客是如何接受或得到服务的。由于服务具有无形性和不可分割性，因此服务过程即服务人员如何与顾客打交道，或服务人员如何给顾客提供服务，必然会影响顾客对服务质量的看法。北美学派的研究组合PZB通过研究顾客如何对服务质量进行感知发现有10个要素决定服务质量，即可靠性、响应性、能力、易接近性、礼貌、沟通、可信性、安全性、理解、有形性，并且于同一研究中提出了目前被广为应用的服务质量差距模型，如图所示。后来，PZB做了进一步的研究，将10个要素中相关性强的进行了合并，得到了构成服务质量的五个要素： (1)有形性：在服务过程中，能够被顾客感知到的实体部分，包括服务场所布置、服务设施、员工外表等； (2)可靠性：是指服务企业可靠、准确地履行其服务承诺的能力。这意味着服务企业每一次都及时、高效、一致、无差错地完成所承诺的服务内容； (3)响应性：是指企业能够快速、有效地为顾客提供服务。对于顾客咨询、提出的要求和投诉，企业应该迅速地给予解决。因为长久的、毫无原因的等待会使顾客对服务体验产生强烈的消极后果； (4)保证性：这方面与服务人员的知识、能力、得体有关，也与他们传递信任和信心的能力有关。包括服务人员拥有履行服务所必需的技能和知识、服务人员表现的礼貌、尊重、体谅和友好以及服务人员

城市人居环境质量评价分析

城市人居环境质量评价分析摘要:随着社会经济的发展，人们对人居环境的要求也逐步提高。本文从城市的尺度出发，以西安市作为研究区域，通过对人居环境基本概念的剖析和城市人居环境构成要素的分析，构建评价指标体系，对西安市城区的人居环境质量进行评价，并为优化城市人居环境质量提出建议。关键词：人居环境质量；评价；城市随着我国城市化进程的加快和住房制度改革，人居环境问题日益受到了政府和学界的广泛关注。吴良镛先生受道萨迪亚斯的人类聚居学理论的启发，创立了“人居环境科学”。2001年，吴良镛先生出版著作《人居环境科学导论》，确立了人居环境科学学术框架。此后，关于人居环境的研究进一步发展，尤其是对于城市人居环境的研究。本文以城市为研究尺度，选取西安市三环范围内作为研究区域，通过对人居环境系统构成的分析选取指标，建立评价体系，对研究区域的人居环境质量进行了评价，为西安城市的规划建设提供一定的建议。一．人居环境基本概念 1.1 人居环境的基本概念人居环境是在人类居住和环境科学两大概念范畴的基础上发展而来的，是人类活动改造自然的劳动成果。人居环境有广义和狭义之分。狭义的人居环境是指人类聚居活动的空间，居民赖以生存的空间场所，它是在自然环境基础上构建的人工环境；广义的人居环境是指围绕人类这个主体生存和发展条件的各种物质性和非物质性因素的总和，是与人类发展相关的各种要素的综合。 1.2 城市人居环境的构成城市人居环境一般由3部分组成:(1)居住条件，它通过住宅本身的价值来体现，包含住宅面积、住宅质量和住宅设备等；(2)生态环境质量，它通过城市的大气、水、噪声以及绿化水平等指标来反映城市生态环境的水平；(3)基础设施和公共服务设施水平，它可通过各文教设施、商业服务业设施、各类活动场所、道路广场、交通状况等指标反映。二．研究区域概况西安，古称长安，是人类文明和中华民族的发祥地之一，是新亚欧大陆桥中

评标专家工作质量评价模型

评标专家工作质量评价模型-标准化文件发布号：（9556-EUATWK-MWUB-WUNN-INNUL-DDQTY-KII

评标专家工作质量评价模型杨正超林琳王毅摘要：评标活动是工程招标投标的重要环节，评标专家的水平直接影响着招标投标决策的科学性，建立科学合理的评标专家工作质量综合评价体系对于招标投标管理活动具有重要的意义。本文基于近年来出现的电子化评标系统，通过分析系统积累的历史数据资源，初步建立了评标专家的工作质量评价模型，设计了评标专家评价指标体系，以作为评价评标专家工作质量之抛砖引玉之用。引言《招标投标法》等相关法律法规赋予了评标委员会对投标文件的评审权和自由裁量权。作为评标委员会的主要成员——评标专家的业务素质、职业道德、客观公正等要素直接影响招标投标的成效。建立一支专业素养强、职业道德好、专业分类合理的评委专家队伍是招标投标活动高质有效开展的基本要求，建立一套科学合理的评标专家评价体系是保证评标专家队伍优胜劣汰、评标行为客观公正的迫切需要。多年来，招标投标管理机构一直在探索和研究评标专家工作评价机制。一些地区采用管理部门对评标专家主观评分的方式进行评价，评价结论一般只反映评标专家外在的工作表现、工作态度，不能正确表达评标行为是否客观公正，评标结果是否科学合理。2004年，江苏省在评标活动中首先开展了计算机辅助评标，实现了经济标评审的电子化操作。2008年又在全省全面推行网上远程异地评标，实现了完整投标文件评审的电子化操作，从而建立了具有分析意义的评标专家评审行为数据库，积累了大量的数据。通过对历史数据的分析，建立了一套基于远程异地评标系统数据库的评标专家工作质量评价体系，为招标投标管理部门评价评标专家工作质量提供了重要的参考依据。一、建立评标专家工作评价指标体系的必要性评标专家在工程招标投标中承担着裁判的角色，是招标投标工作中的关键环节，是确保招标投标公正的关键因素。无论哪一方市场主体，想达到操纵招标的目的，都需要有专家的参与才能实现。因此，评标专家往往成为了不法者的公关焦点。常见的情况主要为以下几种：一是投标人想尽办法及时摸清楚参加评标的专家，亲自出面做工作，采用不法手段获得评标专家的支持。二是对于专业性较强的项目，评标专家数量少。投标人平时就与这些评标专家联系建立感情。评标的时候，这些评标专家自然会给出感情分。三是先做好招标单位的工作，利用评标委员会中的招标单位代表，采用明示暗示等方式，让评标专家们知道招标人希望让哪一家企业中标，评委顺理成章打出了“感情分”，“关系分”，致使这家企业中标。

人居环境评价指标体系

组平均值表评价因素及编号平均值定级总体感觉房屋总体印象房屋质量水体清洁度树木保护状况生活垃圾处理饮用和水源状况文体设施情况上学方便程度服务设施状况人身安全财务安全出行道路状况田地道路到集市方便程度到县城方便程度城市人居环境评价指标体系城市人居环境近接居住环境住宅宽适度，给排水状况，日照通风条件，生活垃圾收集情况；邻里住房周围的安静，近邻的交流或接触程度，近邻的围墙、院子内的绿化；社区环境社区绿化公园、学校的绿化，街头绿化，该地区的绿化状况，去公园的便利程度，周围的水域环境，与水域的接近程度；社区空间公共空间的大小，街景的美化程度；社区服务购物、娱乐、医疗、银行、邮局，小孩的教育环境，文化环境，治安状况；城市环境风景名胜保护自然风景的保护，历史古迹的保护，历史气氛；生态环境噪音，空气质量；服务应急能力公共交通的便利程度，防灾抗灾能力评价指标体系指标项（A）因素项（B）分因素项（C）经济环境销售率（一年以内）物业管理水平物管费收缴率，服务质量楼盘认可度入住率，升值潜力社会环境安全小区消防设施，抗震设防，小区内治安状况健康医院或诊所数量，社区康体设施教育文化学校数量，社区活动居民生活邻里关系，生活便利程度小区规划设计人均建筑面积，建筑密度，景观环境，套型平面组合及功能，室内通风，小区特色

区位交通到公共交通车站的距离，公共交通的服务班次，公共交通线路，机动车可达性，车位数量与住户比生态环境水环境系统水质标准（景观水体），污水处理达标排放率，中水利用率声环境系统小区白天噪音等级，室内白天噪音等级光环境系统小区道路立体照明系统，朝阳房间比例（多层、高层），日照时数（大寒日）气环境系统二氧化硫含量，二氧化氮含量绿化系统绿地率，植物丰实度废弃物管理与处置系统生活垃圾收集与分类率，生活垃圾收运密闭率技术环境智能技术周边红外线对射和电子监控及电子巡更，户内报警及救助系统通讯信息技术有线电视、电话入户率、宽带入户率建造技术绿色材料，建筑节能比例住宅设计指标构成住宅设计指标住宅类型（高层、多层、公寓、别墅）住宅层高（米）住宅房型（一房一厅、二房一厅、二房二厅一卫...）住宅单元建筑面积（平方米）人均拥有房间数量（个）住宅配套设施完备率（%）住宅的智能化程度（高、中、低）城市人居环境的构成人居环境划分准则环境构成要素按结构形态划分室内环境室外环境区位环境按社会形态划分人文环境自然环境社区环境城市人居环境质量评价指标体系基本框架一级准则单项指标建筑质量（Ⅰ）房型设计（X1）通风状况（X2）结构健全（X3）储藏充足（X4）容易维修（X5）电力稳定（X6）楼层高度（X7）防火材料（X8）隔音设施（X9）充足光线（X10）内置橱柜（X11）绝缘防护（X12）室温控制（X13）管道良好（X14）卫生设施（X15）方便厨房（X16）不互相干扰的通道（X17）环境安全（Ⅱ）空气质量（X18）饮水水质（X19）噪声污染（X20）洪水淹没（X21）交通要道（X22）垃圾堆场（X23）化学工厂（X24）污染水体（X25）易燃易爆（X26）景观规划（Ⅲ）风景院落（X27）住区小品（X28）建筑密度（X29）自然景色（X30）户外保持（X31）建筑保持（X32）住宅间距（X33）绿化草坪（X34）休闲广场（X35）建筑样式（X36）公共服务（Ⅳ）商业网点（X37）医疗保健（X38）蔬菜市场（X39）供电系统（X40）电信服务（X41）给水系统（X42）排水系统（X43）各类学校（X44）公共停车场所（X45）文化娱乐设施（X46）社区文化环境邻里和谐（X47）社区治安（X48）住宅特色（X49）住区荣誉（X50）紧邻亲朋（X51）紧邻高校（X52）流动人口（X53）远离棚户（X54）市民广场（X55）心理归属（X56）

生态环境状况评价技术规范

生态环境状况评价技术规范前言为贯彻《中华人民共和国环境保护法》，加强生态环境保护，评价我国生态环境状况及变化趋势，制定本标准。本标准规定了生态环境状况评价指标体系和各指标计算方法。本标准适用于县域、省域和生态区的生态环境状况及变化趋势评价，生态区包括生态功能区、城市/城市群和自然保护区。本标准于2006年首次发布，本次为第一次修订。本次修订主要内容： ——优化生态环境状况和各分指数的评价指标和计算方法；——新增生态功能区、城市/城市群和自然保护区等专题生态区生态环境评价指标和计算方法。自本标准实施之日起，《生态环境状况评价技术规范（试行）》（HJ/T 192—2006）废止。本标准附录A和附录B为资料性附录。本标准由环境保护部科技标准司组织修订。本标准主要起草单位：中国环境监测总站、环境保护部南京环境科学研究所、上海市环境监测中心、江苏省环境监测中心、青海省生态环境遥感监测中心、新疆维吾尔自治区环境监测总站、深圳市环境监测中心站、浙江省环境监测中心、辽宁省环境监测实验中心、环境保护部卫星环境应用中心。本标准环境保护部2015年3月13日批准。

本标准自2015年3月13日起实施。本标准由环境保护部解释。 1 适用范围本标准规定了生态环境状况评价指标体系和各指标计算方法。本标准适用于评价我国县域、省域和生态区的生态环境状况及变化趋势。其中，生态环境状况评价方法适用于县级（含）以上行政区域生态环境状况及变化趋势评价，生态功能区生态功能评价方法适用于各类型生态功能区的生态功能状况及变化趋势评价，城市生态环境质量评价方法适用于地级（含）以上城市辖区及城市群生态环境质量状况及变化趋势评价，自然保护区生态保护状况评价方法适用于自然保护区生态环境保护状况及变化趋势评价。 2 规范性引用文件本标准内容引用了下列文件或其中的条款。凡是不注日期的引用文件，其最新版本适用于本标准。 GB 3095 环境空气质量标准 GB 3096 声环境质量标准 GB 3838 地表水环境质量标准 GB 15618 土壤环境质量标准 GB/T 14848 地下水质量标准 GB/T 24255 沙化土地监测技术规程 HJ 623 区域生物多样性评价标准 SL 190 土壤侵蚀分类分级标准

服务质量体系模型及评价指数分析

服务质量指数摘要:当前对服务质量的评价一般从顾客的主观感受程度,采用SEVEQUAL、顾客满意度等方法。可是,对服务质量的提供过程和提供能力涉及不够,而这些因素是决定服务质量水平的前提,经过对这些要素进行综合测评,才能准确、客观地体现服务质量的水平。本文提出建立以顾客为中心,涵盖服务质量能力、服务质量过程、服务质量绩效的服务质量体系模型,并用服务质量评价的新型工具——服务质量指数来定量化地描述服务质量水平。最后,经过实证研究论证了服务质量指数的有效性。关键词:服务质量指数模型改进 Service Quality Index Tang Xiaofen (Shanghai Academy of Quality Management, Tel: 86-21- 62835871, E-mail:) Abstract: Nowadays the evaluation of service quality

usually adopts the methods such as SEVEQUAL, customer satisfaction, etc. And these methods employ the customer's impression to evaluate the service quality. But the attention paid to the process and capacity of service quality is not enough. While these two factors are prerequisites to determine the level of service quality. To describe the level of service quality accurately and objectively, it is necessary to evaluate these factors synthetically. This paper presents and establishes a service quality system model, which is customer-focused and covers three functional aspects of service capacity, service process and service performance. With the service quality index, the model describes quantitatively the level of service quality, which is a new point of view and method. Finally the paper introduces a real study case of an enterprise, which demonstrates the validity of service quality index. Key words: Service quality, Index, Model, Improvement 1 引言当前全球国民生产总值的58%来自服务业,服务贸易在国际贸易中的比重达到25%,服务质量成为人们日益关注的焦点。国际有关

浅谈人居环境品质与意境

中国矿业大学10-11学年第二学期通识教育公共选修课《人居环境与通风》作业姓名学号专业年级二〇一一年四月

浅谈人居环境品质与意境摘要：随着时代的进步，经济的飞速发展和人民生活水平的显著提高，人们对人居环境的关注点渐渐从充分注重自己的住房及周边环境品质改善延伸扩展到整个社区、整个城市的环境建设，从政治、经济、文化、社会等方面全面地、系统地追求理想的生活环境，人们逐渐开始关注人居环境的品质与意境。关键字：人居环境品质；人居环境意境；自然观；绿色人居环境 1．引言人居环境所涉及的方面不仅是要满足人类对遮风挡雨、生活起居的物质需求，而且还要满足人类对心理、伦理、审美等方面的精神需求。因此人居环境的发展表现了一个时代文化艺术的风貌和水准，凝聚了一个时代的人类文明。无论是建造住宅还是与其融为一体的园林景观，都既是一种生产活动，又是一种文化艺术活动。人类社会不断发展的历史，也是人类居住环境不断发展的历史，人对居住环境的选择就是人的漫长的进化历程，居住环境的改善始终伴随着人类的成长和文明进步。人居环境，“居”字是住宅，“环境”就是社区，是人们所能触及的外在环境的总和，从精神的内在体验和外在的环境空间，如何让住宅和社区符合优质人居环境的标准和特色，人居环境为人所造，又反过来通过它的“美育”作用，来陶冶人的心灵和性情，来“造人”。人居环境的品质与意境研究的是人生活的方式、生活的状态、生活的氛围，有“情”有景，情景交融如诗如画。 2.人居环境发展概况 2.1工业革命前的人居环境品质与意境的和谐平衡我们可以从考证中得知原始人类从巢居、穴居发展到定居，它们是人类求得生存过程中的安全避护所。从品质上满足了原始人对居住环境最基本要求，遮风挡雨、防灾防兽、群分类聚，并在寻求理想生存环境的过程中改进选择环境的技巧，对“天”的崇拜与天人合一的观念促使他们寄望通天通灵的巫术意念活动，从意境上以取得人类自身无法知晓的“天”的暗示，以“天”意来选择环境从而达到与天地山水同相连的意境。而后，随着世界上先后出现了最早的奴隶制国家，国家的出现同时也表示人类聚居规模的不断扩大，人居环境也不断改善。因此产生了四种具有代表性的农业文明:黄淮流域文明、两河流域文明、尼罗河文明和地中海文明，这四种文明表现在人居环境上就是创造了灿烂辉煌而各具特色的建筑与城市空间。在埃及，人们迷信人死后会复活并从此永生，创造了至今震撼世界的理想化“阴宅”——金字塔。在地中海，古希腊的手工

服务质量评价指标

服务质量的评价指标由于服务产品具有无形性与差异性等特征,服务产品的质量很难像有形产品的质量那样进行科学的测定与评价。根据美国学者白瑞、巴拉苏罗门及西思姆等所提出的服务质量模型,归纳出评价服务质量的5个评价指标,分别就是有形性、可靠性、响应性、安全性与移情性。 (一)有形性有形性就是指服务被感知的部分,如提供服务用的各种设施等。由于服务的本质就是一种行为过程,而不就是某种实物形态,因而具有不可感知的特征。因此,客户正就是借助这些有形的、可见的部分来把握服务的实质。有形部分提供了有关服务质量本身的线索,同时也直接影响到客户对服务质量的感知。 (二)可靠性可靠性就是指服务供应者准确无误地完成所承诺的服务。客户认可的可靠性就是最重要的质量指标,它与核心服务密切相关。许多以优质服务著称的服务企业,正就是通过强化可靠性来建立自己的声誉的。可靠性要求避免服务过程中的失误,如果企业在向客户提供服务的过程中,因某种原因而出现差错的话,不仅会给企业造成直接的经济损失,而且更重要的就是会损害企业的形象,使企业失去潜在的客户,而这种损失就是无法估计的。 (三)响应性

响应性主要指反应能力,即随时准备为顾客提供快捷、有效地服务。对客户的各项要求能否予以及时满足,表明企业的服务导向,即就是否把客户利益放在第一位。服务传递的效率就是企业服务质量的一个重要反映,客户往往非常重视等候服务时间的长短,并将其作为衡量服务质量好快的一个重要标准。因此,企业尽可能缩短让客户等待的时间,提高服务传递的效率。 (四)安全性安全性就是指服务人员良好的服务态度与胜任工作的能力,增强客户对企业服务质量的信心与安全感。服务人员良好的的服务态度会使客户感到心情愉快,自然会影响客户的主观感受,从而影响客户对服务质量的评价。服务人员具备渊博的专业知识,能够胜任服务的工作,会使客户对企业及其提供的产品产生信心,并对获得满意的服务感到愉快。 (五)移情性移情性就是指企业与客服人员能设身处地为客户着想,努力满足客户的要求。这便要求客服人员有一种投入的精神,想客户之所想,急客户之所需,了解客户的实际需要,以致特殊需要,千方百计予以满足,给予客户充分的关心与体贴,使服务过程充满人情味,这便就是移情性的体现。在这5个属性中,可靠性往往被客户认为最重要,就是核心内容。按上述评价标准,可通过问卷调查或其她方式对服务质量进行测量。调查应包括客户的预期质量与体检质量两个方面,以便进行分析研究。

数据质量评价模型的建立和实现重点

数据质量评价模型的建立和实现 [摘要] 本文提出了数据质量评价模型、质量校验与评价方法，论述了 “数据质量分析评价系统”的程序实现流程、总体结构及功能，介绍了系统的关键技术及进一步的研究方向。 [关键词] 质量模型质量检验质量评价数据作为一种资源，是支撑信息化建设和应用的主体，根据“进去的是垃圾,出来的也是垃圾”这条原理,为了支持正确决策,就要求我们所管理的数据可靠,没有错误,能够准确地反映采油厂的实际情况。胜利采油厂数据中心存放了 5千万条的数据，还在以每天2万条的速度加载，如何使这些海量数据在生产管理、科学研究、企业决策中发挥应有作用，使用户能用、敢用、愿用，使数据真正为企业服务，这是几乎所有信息化企业亟需迫切解决的问题。为解决数据质量问题，各种管理手段、技术手段和新的数据评价体系不断被应用在数据的采集和加工过程中。一、数据质量评价模型的提出背景采油厂的数据资源具有:横跨专业多，数据采集密度大、频度高，数据处理流程复杂等特点，为了保证数据的可用性，数据管理人员在客户端、服务器端均设置了数据质量审核规则，但是依然不可避免存在比例较高的数据质量问题，典型的有记录不全、数据遗漏、数据错误、多义字段、矛盾值、违背业务规则、无法关联等。产生数据问题的根本原因可以归结为以下几个方面: 1.没有从数据资源的战略高度对数据质量进行统一完整的定义，导致数据的分析评估没有统一可靠的标准； 2.数据质量还停留在定性评价,不能实现精确的量化评价，只是在业务需要某个数据时,才到库里去手动统计,无法动态记录某个单位、某个月的真实数据质量发生情况,导致数据质量考核缺乏可信的数据依据,大大影响考核力度; 3.没有一个能同时面对用户、专业部门、数据管理人员的可视化的数据质量监控评价平台,三方无法共享一个平台,共同实行数据管控一体化,导致业务规则的变更滞后,问题数据在库中的长期滞留; 4.也许有了N个业务模型,但是没有把它放到时间轴上去控制流程,导致实际生产中应该发生的活动的部分生产数据遗漏；虽然影响采油厂数据质量的原因是多方面的，但主要的原因还是集中在管理、制度和数据采集加工规范化方面。对于如何通过管理、制度、标准和流程来控制数据质量,提高数据可信度,我们提出建立采油厂统一的数据质量分析评价模型，使用管理手段和技术手段相结合的办法,建立一套完善的数据定义、控制、评估流程，依托科学严谨的数据监督和质量控制体系持续地改进数据质量。二、数据质量分析评价模型构成构成数据质量分析评估模型的要素分别为:基础模型、数据质量辅助模型、数据质量定义模型、数据质量控制模型、数据质量评价模型。 1.基础模型。基础模型部分是整个模型框架的支撑核心部分，其他质量模型的定义和控制必须以基础模型中的计划和标准为依据。基础模型主要是映射、定义数据采集标准,上载分单位的采集计划,同时纳入了约束规则定义规范、控制规则定义规范、模板定义规范。