摘要：地震数据中常存在强反射背景,例如灰质成分或因泥岩脱水等作用形成的高速层反射、煤系地层反射等,这些强反射屏蔽了储层的有效反射信息,使目的层反射较弱,影响了储层预测效果。为消除地震反射强能量对目的层反射特征的影响,通常采用以雷克子波作为基本原子的匹配追踪方法,由于雷克子波存在旁瓣,在去强反射同相轴时会对旁轴产生干扰。为此,提出一种基于Gauss子波的匹配追踪强反射屏蔽分离方法。Gauss子波没有旁瓣,而且具有控制参数少、能量集中的优点,在去强反射的同时不会对旁轴产生影响。该方法首先将Gauss子波作为基本原子建立动态子波库,其次利用层位信息获得强反射同相轴波峰波谷位置,然后依次对强反射同相轴的波峰波谷分别进行分解重构。通过设置残差阈值控制迭代次数,且每次重构时去除与地震强反射分量最大相关的分量,以达到消减强反射屏蔽的目的。设计了一维和二维强反射屏蔽模型验证了方法的适用性,理论模型和实际数据应用结果表明该方法能有效消减强反射屏蔽,突出强反射周围的弱反射信息,且分解后残余能量较少,不会对旁轴产生影响。

摘要：在对SIP信令进行动态压缩的过程中,需要使用大量的状态内存空间来存储状态信息,造成状态内存的极大浪费。提出用于SIP信令动态压缩的结构化动态字典设计方案,并结合LZSS算法设计一种基于动态字典的SIP压缩机制,改进SIP信令压缩。实验结果表明,该压缩机制在一定程度上降低了压缩算法的时间复杂度,并实现了状态内存的高效利用。

摘要：针对计量自动化系统中大量用电信息给数据传输和存储带来的压力,文中分析了计量自动化上行传输协议的帧结构特点和时序特征,设计了一种基于动态字典和差分编码的数据压缩方案。利用通信帧结构特征,通过差分编码实现数据压缩。针对传统差分编码算法在原始数据波动时压缩率低的问题,引入字典算法进行差分基值管理,通过将帧结构中的固定报文属性信息和高频元素存入字典作为差分基值,在压缩过程中根据数据分布特征对字典进行动态学习,提高算法对不同数据类型的适应性。最后通过电压和电能量数据的压缩实例分析,验证了文中方法的有效性。

摘要：基于稀疏编码的高光谱图像处理算法能够挖掘高光谱高维数据空间中潜在的数据相关性,能自然地贴近光谱信号的本质特征。本文提出基于局部非负稀疏编码的高光谱目标检测算法。与经典稀疏编码模型相比,非负稀疏编码对编码系数进行非负约束,一方面使得线性编码具有明确的物理解释,另一方面增强了系数的可分性与稳健性。算法首先通过双窗口设计构造局部动态字典,然后利用目标和背景在动态字典上编码的稀疏性差异进行阈值分割最后通过统计判决实现目标检测。仿真数据以及真实数据实验结果证明了算法的有效性。

摘要：提出一种基于XML的多Agent模型,用来解决分布式异构数据环境中的数据查询.模型包括用户个性化Agent、查询处理Agent、动态数据字典Agent、数据集成Agent和模式转换Agent.在模型中各个Agent既能独立完成各自的功能又可以相互合作,以XML语言为信息处理和交互的载体共同实现目标.