SPE(2K2，f)是超魔图的若干判别条件

在文献[1]、[2]的基础上，给出了SPE（2K2，f）是超魔图的若干判别条件。     

CmP1Cn的优美性

设Cp表一个长为p的圈，CmP1Cn表示由一条1个点的路P1联结两个圈Cm和Cn得到的图，其中P1的内部顶点不在V（Cm）∪V（Cn）中，且当1＝1时，|V（Cm）∩V（Cn）|＝1；当1＞1时，|V（Cm）∩V（Cn）|＝0。本的目的是证明：CmP1Cn（l＝1，2，3）当4|m,4|n时，是k－优美图。     

图Cn×K2的边优美标号的研究

文章研究了图Cn×K2的边优美性,证明了当n=1（mod2）时,图Cn×K2不是边优美图,同时给出当n=0（mod2）时图Cn×K2边优美标号的算法,并利用此算法编写Java程序,得出当n=2,4,6,8,10时图Cn×K2的边优美标号．     

一类优美图

设u、v是两个固定顶点，用b条内部互不相交且长度皆为a的道路连接u、v所得的图用Pa,b表示.K.M.Kathiresan证实P2r,2m-1（r,m毕为任意正整数）是优美的，且猜想：除了（a,b)=(24-1,4m-2）外。所有的Pa,b都是优美的。该文第二作者已证实P2r-1,2m-1是优美的，并且证实了当r≤7时的P2r,2m也是优美的。该文证实r=9时P2r,2m也是优美的。     

Gn,n的和数

摘要：整数集合的非空有限子集S的和图是(S，E)，E=(uv:u≠v,u v∈S),图G的和数σ（G）=min(m≥0:存在（S.E）≌GUmK1)，证明了σ（Gn,m）=2n 1(n≥2)。     

两类图的优美标号

设T为优美树，我们证明了T∨K2的冠及T∨K1的r－冠都是优美图。由此推广了原有的结果。     

关于图的算术标号

一个（p,q）-图G称为是（k,d）-算术的,若它的顶点可标以不同非负整数,使得它的边的赋值（由它的端点标号之和得到）能排成算术级数k,k＋d,k＋2d,…,k＋（q-1）d.本文综述了算术图的有关结果.     

一类半完全环的相对K2群的生成元

设I是环R的理想．记K2（I）=Ker（K2（R）→K2（R／I））．当R是满足一定条件的半完全环且，是R的给定分裂理想时，给出了K2（I）的生成元；且当I^2=0时，给出了K2（I）的结构；并给出例子说明，此时K2（I）可以不是平凡群．     

对集不交的循环赛图K11^（i）与对集的算法

给出了边矩阵和循环赛图的定义。提出了求解完全图K（2n＋1）的△（G）＋1个对集最的算法，以及对集互交的循环赛图K11^（1），K11^（2），…，K11^（i）的构造方法。讨论任意对集Ei及循环图K（2n＋1）^＊的个数问题。介绍了14个对集不交的循环赛图K11^（1），K11^（2），…，K11^（14）的构造过程。     

图m(G1(2n,1)*G2(2n,1))的优美性和奇强协调性

定义图m（G1（2n,1）＊G2（2n,1））的概念,证明它是优美图和奇强协调图,还证明图G1（2n,m）也是奇强协调的.     

Cm-1∪Cm的优美性研究

给出了Ｃｍ－１∪Ｃｍ为优美图的必要条件，并证明了ｍ＝ｏ（ｍｏｄ４）时的优美性     

优美树的扩充

在任意直径为4和5的优美树的基础上进行了研究,找到了两个法则,一个加法法则,一个乘法法则,并提出了优美树群的概念。接着又提出了优美树群中的元素的合成是可以封闭的,那么一棵优美树分解成一系列子树是否是优美的,本文给出肯定的答复。然后给出"一刀切"的判断方法去判断一些树是优美的。     

协调图的构造定理及其应用

本文得到了一个关于协调图的构造定理，运用此定理，证明了许多尚末解决的图的协调性。     

氚标记中草药有效成分定位效应的研究

在总结前人工作的基础上提出3种主要氚气曝射法相应的氚化机制. 结合该机制利用量子化学的半经验自洽场方法--CNDO/2近似方法探讨了上述3种方法的氚标记中草药有效成分--青蒿素和还原青蒿素的定位效应,首次提出并应用氚化指数的概念预测了青蒿素和还原青蒿素在上述3种方法中的主要氚化位置,这一新概念得到了实验证实.     

树的几种标号之间的关系

主要研究了树的优美标号,奇优美标号,(k,d)-优美标号,边魔幻全标号,反魔幻全标号,和谐标号及幸福标号之间的关系.     

不完整立体线图的完整技术研究

一般不完整画隐线图是既有遗漏的线段,也有多余的线段的线图,文中列举了一般不完整画隐线图的三种不完整节点形式,给出了处理这些节点的一般方法。结合算例详细论述了平面立体一般不完整画隐线图删线、标记和补线过程,从一般不完整画隐线图获得了合理的完整画隐线图。     

激光共焦显微生物医学图象分割方法的研究

提出了用于激光共焦显微生物医学图象分割的循环递增阈值分割法。先用最低分割阈值把图象分割成子区域,然后测量每个子区域的灰度均匀度。如果灰度均匀度不满足灰度均匀度分割准则,则增加分割阈值,对该区域进行再分割。循环这个过程,直到没有区域需要分割为止。介绍了围线积分法区域标号和灰度均匀度分割准则的设计。给出了用该法分割图象的两个实例。     

计算机增强遥感图象线性结构的有效方法：松弛标记法

对遥感图象进行线性结构增强时，会涉及到庞大的数据量，各数据间有较强的不确定性。文章利用了有效的松弛标记法，它与人对某一事物的猜测推理过程相类似；并针对实际情况，提出了一种有效的确定初始概率的方法．修正了关键的相容性系数，具有较大的实际意义。