1、介绍了图像融合的各种评价方法，包括：熵、交叉熵、交互信息量、均方误差、均方根误差、峰值信噪比。
2、采用确定系数、绝对误差、相对绝对误差、均方根误差、相对均方根误差等模型评价指标对不同模型系统的精度进行比较分析。
3、一个简单的迭代法叠加套核磁共振结构和计算得出的均方根误差(均方根偏差)的集描述。
4、给出了波荡器位相误差的函数式，可由磁场峰值分布直接计算波荡器位相均方根误差。
5、此外，利用熵、图像均值、均方根误差、峰值信噪比等参量对该融合方法的融合*能进行评价与分析。
6、并采用熵、交叉熵、互信息、均方根误差和峰值信噪比等指标对该方法进行了客观评价。
7、采用最优*子集预报方式时的臭氧预报均方根误差比原确定*预报低了10%以上。
8、结果表明，使用该方法选取的控制点均方根误差（RMSE）可以控制在0.5个像素以内。
9、通过对计算机模拟漫*体产生离面倾斜的时变散斑图，计算其均方根误差值，进行了验*。
10、选择最优参数的过程即是对以均方根误差最小为目标的整数规划问题的求解过程。
11、常用的基于均方根误差(RMSE)图像保真度准则不能准确地放映一些灰度图像主要敏感细节。
12、最后在模拟测试之下，利用最大概似估计法求得各参数的误差、均方根误差、参数之上下界限以及涵盖。
13、*实验表明该算法能够将航迹平均周期提高一倍，在航迹中断期间对比最小二乘方法能够较大幅度地减小跟踪位置和速度的均方根误差。
14、对多聚焦图像和多光谱**图像分别采用计算图像信息熵和均方根误差、计算图像平均梯度的方法对融合的*能进行评价。
15、通过对华东某地市电网日负荷96点曲线的预测结果显示，该方法效果较好，日预测均方根误差在1.78%以内，能较好地满足实际电力系统的负荷预测要求。