过程开发模型又叫混合模型（hybrid model），或元模型（meta-model）,把几种不同模型组合成一种混合模型，它允许一个项目能沿着最有效的路径发展，这就是过程开发模型（或混合模型）。实际上，一些软件开发单位都是使用几种不同的开发方法组成他们自己的混合模型。
Mixture modelling (or mixture modeling, or finite mixture modelling, or finite mixture modeling) concerns modelling a statistical distribution by a mixture (or weighted sum) of other distributions.
在
统计学中，混合模型是代表一个大群体中存在子群体的概率模型，不要求被观察的数据集认同个人观察属于哪个子群体. 一般，混合模型符合代表大群体观察结果的概率分布的混合分布. 然而，当有关问题的混合分布关系到大群体到其子群体的起源性质时，混合模型常被用来做统计推断，关于小群体的性质，而没有子群体的认同信息。
有些方法实现混合模型的步骤涉及到 做子群体认同归属的假设到个人观察结果(或者子群体的权重), 在这种情况下这些步骤可以看着是一类非监督学习或者聚类过程. 并不是所有的推断过程都会涉及这些步骤。混合模型不应该与组合数据的模型混淆, 比如说 数据的一部分的和被约束到一个
常数上。