有限元分析已經占據了化工行業相當大一部分的精力，也是一個非常重要的分析方法。但是最好使用基于節點的有限元分析，是全部數據的自動尋找簡單上，直接用總模型進行比較。如果需要進行各個模型的比較，進行多個系統、多個方程整合也是一個很大的挑戰。如果總模型已經有了，再用各個方程代入可以簡化很多過程和結果表達。但是總模型需要明確表達，方程的計算速度要求是比較高的。

目前一種主流的方法是，通過系數的平均數目來自動尋找。具體算法是將系數直接用希臘字母帶入，設定比值范圍進行尋找。將系數拆分成多個小目標進行尋找。由于各個表達式自動尋找需要大量計算，這種方法計算量非常大。目前尋找比值的算法有3種，一種是rsi法，一種是用節點法尋找，還有一種是求積分。我們可以將尋找的比值和誤差結合起來使用，這樣系數尋找算法化簡比較省力。

rsi法又稱為滑差法，這里使用的是平均值平滑法。希臘字母在進行分析時自動尋找，有利于整合整個方程過程進行更加準確的計算。ce是設定一個數值的自變量，以單位(毫米)采樣某個取值范圍內的所有的樣品信息。然后根據設定的方程值，進行取樣，進行比較。優點是易于進行選擇性的操作。某些系數一個模型無法得到時，這時可以用ce結合總模型代入進行計算。

以上說的是純的數值計算，當可以滿足各個方程整合時，需要整合真實信息使用的那部分模型。這里使用設定一個相關系數矩陣進行整合。這樣信息的利用率和復用率就很高了。從而可以加快整合整個方程的速度。