A Framework for Integrating Non-Functional Requirements into Conceptual Models

The development of complex information systems calls for conceptual models that describe aspects beyond entities and activities. In particular, recent research has pointed out that conceptual models need to model goals, in order to capture the intentions which underlie complex situations within an organisational context. This paper focuses on one class of goals, namely non-functional requirements (NFR), which need to be captured and analysed from the very early phases of the software development process. The paper presents a framework for integrating NFRs into the ER and OO models. This framework has been validated by two case studies, one of which is very large. The results of the case studies suggest that goal modelling during early phases can lead to a more productive and complete modelling activity.       

地震属性对云质岩储层识别的探讨

由于油气预探阶段钻井相对较少,地震属性分析技术能弥补此阶段钻、测井资料不足的劣势,其在储集性能评价和含油气性评价中起了重要作用。本文应用地震属性分析技术对新疆某地区风城组云质岩储层进行识别,并通过已钻井进行对比分析,从而确定研究工作的可靠性,对该地区储层预测工作具有指导意义和应用价值。     

产品总体方案评价与优选的证据推理决策

产品总体方案评价与优选决策是产品设计过程中的重要步骤,它是决定总体设计之后进行详细设计的关键环节。考虑产品总体方案评价与选择决策过程中不确定、不完全主观判断的混合多属性决策问题,提出基于证据推理的决策模型;对决策属性中定量属性的证据处理以及不同定性属性不同辨识框下的情况进行了讨论。最后给出了实例。     

基于多元线性回归分析的薄储层预测技术在胜利探区的研究与应用

随着胜利油田油气勘探的逐步深入,薄储层成为重要的勘探方向之一,但其预测也一直是个勘探难题。因此针对其识别,开发了多元线性回归薄储层预测技术,研发了油藏表征系统软件。该方法在多种属性优选的基础上,建立了储层厚度与伪熵、混沌等优势地震属性间最优化定量计算关系,刻画了薄储层在平面上的分布趋势,进而掌握储层厚度分布特征。在阳信洼陷沙一段滨浅湖薄层砂体预测中,该项技术的应用取得了良好的勘探效果,较好地反映了生物灰岩储层平面上的展布特征,对胜利探区其它类型的薄储层油藏勘探,起到了很好的借鉴和参考意义。     

基于矿产资源特征的矿业税制政策构想——哲学博士学位论文研究计划(英文)

为了设计出理想的矿业税制政策,本文扼要阐述了有关基本知识,研究目的及范围,差额租金及各种税制的可选择结构。并介绍了矿业税制设计的三个主要依据;介绍了有效平均和临界税率;累进税制和递减税制;竞争性征税形势分析及矿床数据库;制定了研究计划。     

基于概念层次树的例外挖掘方法研究

例外检测能够在诸如电子商务、信用卡欺骗及气象数据分析等领域中挖掘真正未预料到的知识,人们注意到,已有发现例外的方法只能处理数值型属性,同时不允许用户动态地改变参数。在此,文章基于“概念层次树”、“语义距离”及“语义贴近度”等概念,研究了SDB—例外及FCB—例外,并给出了挖掘这些例外的有效算法。     

一种改进的基于属性频率的约简算法

分析HORAFA算法和HORAFA-A算法的不足,给出一种获得最优约简的启发式算法.算法以核属性为初始约简集,以属性频率为启发式信息,选择必要的属性加入约简集.该算法不仅适用于相容决策表系统,也适用于不相容决策表系统;同时,改进了反向消除方法,可以更快速地删除多余条件属性.实验表明,该算法是正确的,并且效率优于HORAFA-A算法.     

一种基于决策规则支持度的值约简算法

基于决策规则的条件属性支持度和规则支持度,结合Apriori算法思想,本文提出了一种利用决策规则支持度对粗糙集中决策表进行值约简的算法。实例表明该算法可以有效地对决策表进行值约简。