应用CORBA和代理技术重构企业信息系统

讨论了应用CORBA技术和代理技术来构造和重构企业信息系统的具体过程,给出了一个企业集成信息系统的框架结构。     

基于小波包变换的声信号时频特性分析

用一种基于小波包变换的树形分解方法对声音信号进行了时频局部化多尺度分析,并利用分解系数重构了信号,结果表明用这种方法可获得高分辨率的信号语图。     

The improved local linear prediction of chaotic time series

Based on the Bayesian information criterion, this paper proposes the improved local linear prediction method to predict chaotic time series. This method uses spatial correlation and temporal correlation simultaneously. Simulation results show that the improved local linear prediction method can effectively make multi-step and one-step prediction of chaotic time series and the multi-step prediction performance and one-step prediction accuracy of the improved local linear prediction method are superior to those of the traditional local linear prediction method.     

Determining the input dimension of a neural network for nonlinear time series prediction

Determining the input dimension of a feed-forward neural network for nonlinear time series prediction plays an important role in the modelling.The paper first summarizes the current methods for determining the input dimension of the neural network.Then inspired by the fact that the correlation dimension of a nonlinear dynamic system is the most important feature of it ,the paper pressents a new idea that the input dimension of the neural network for nonlinear time series prediction can be taken as an integer just greater than or equal to the correlation dimension.Fimally,some validation examples and results are given.     

测井曲线重构在哈山地区油气水层判识中的综合应用

哈山地区为夹持于和什托洛盖盆地与玛湖凹陷之间的正向构造单元,为精细评价其浅层的含油气性,本次研究分析哈山地区区域地质背景、油气水层测井特征,对测井曲线进行重构,建立了哈山浅层碎屑岩含油性评价的测井标准,油层AC:182~267.3μs/m,油水层:247~315μs/m,水层:284~385μs/m,干层:350~420μs/m,用于含油气性评价,取得一定效果;分析油水层的波阻抗特征:油层:10×103g/cm3·m/s,油水层:(7.5~10)×103g/cm3·m/s,水层:(5~7.5)×103g/cm3·m/s,干层:5×103g/cm3·m/s,采用多曲线重构的声波时差进行反演,使储层预测可信度进一步提高。     

ENSO非线性预报

运用非线性时间序列分析方法,结合全局函数拟合和lyapunov指数分析对厄尔尼诺-南方涛动（ENSO）的时间演变进行研究。方法包括：相空间重构,lyapunov指数分析,全局函数拟合,主分量分析,最小二乘拟合。资料为CZ (Cane & Zebiak)模式产生的月平均海表温度异 常（SSTA）场。采用非线性混沌时间序列预报,不同于传统的时间序列分析方法。相比其他模式,它能用较少的资料得到较好的预报结果,为今后的ENSO预报提供了一个可供参考的方法。     

混沌时间序列相空间重构参数的选取方法

对混沌时间序列相空间重构中最佳延迟时间间隔和嵌入维数的选取方法作了综述,提出了同时考虑这2个参数选取的重构展开－虚假邻点法以及预测误差最小法,并以Lorenz系统为例作了验证。     

燃料组件内精细功率的重构

采用高阶多项式展开的调制方法,利用节块法的计算结果与核反应堆燃料组件内的精细功率分布进行了重构。编制了二三维功率重构程序３ＤＰＰＲＥＣ,并与细网格差分程序ＣＩＴＡＴＩＯＮ的计算结果作了比较。结果表明,该方法可以快速有效地对核反应堆组件内功率分布进行重构。     

金属材料中缺陷扰动涡流场的快速重构

提出了一种快速重构金属材料中缺陷扰动涡流场的新方法．用位于分界面上的多个等效线圈产生的场逼近因缺陷存在引起的扰动场,等效线圈各参数应用最小二乘法确定．这一方法使在逆问题的求解中,每次需用数值方法求解正问题的过程转变为每次用解析法求解正问题．根据各等效线圈参数,快速重构扰动涡流场,使涡流检测中缺陷的重构速度比用体积分方程法提高10倍以上．直线裂缝和十字型裂缝扰动涡流场的重构计算,证明了该方法是正确和快速有效的．     

基于散乱数据的层次B样条曲面重构与优化

运用B样条曲面的表示方法,构造了初始B样条曲面网格控制点逼近散乱点集,在此基础上构造包围盒进行局部搜索,用于误差检测,将查找问题转化为计算问题;并采取单元凝聚方式处理小单元,减少了误差超限的子区域个数,最后在误差超限的子区域内优化曲面.由粗糙到精细,实现了散乱数据的曲面重构与优化.该方法在误差检测和区域处理上进行修正,从而加快了搜索速度,简化了计算.算例表明,算法简单易行,逼近效果良好.