基于人工神经网络的函数逼近法计量精度的提高

提出一种基于BP神经网络的提高激光干涉计量精度的数据处理方法，并将该方法与常用最小二乘法作二次曲线拟合进行比较。结果表明，用神经网络逼近函数方法，不但解决了光学干涉计量中像素尺寸以及图像采集卡空间量化误差对测量精度的影响，而且解决了目标函数多极值问题，从而干涉条纹可获得高于光敏像素级定位精度。最后将干涉条纹的光强精确地拟合出来，讨论曲线拟合误差，表明该算法具有很好的鲁棒性和自适应能力。     

具有在位势的一维单原子链中杂质引起的局域模

讨论具有在位势且含杂质的一维单原子链的局域振动.通过求解晶格振动方程组,分析在位势,杂质质量和杂质近邻力常数等参数共同影响下局域模的产生条件和振动特点,说明模的频移及局域程度与各参数的关系.     

双原子链中点缺陷引起的局域振动

通过对存在一个点缺陷的一维双原子链振动方程的求解，得到晶格局域模频率的对称解析解和反对称解析解，并对局域模进行了简要讨论。     

基于进化算法的复振幅超分辨光瞳滤波器的设计

设计了一种复振幅光瞳滤波器,并提出基于进化算法的复振幅光瞳滤波器光瞳函数参数优化的新方法．通过计算机的模拟,结合实际使用场合对光能效率、旁瓣影响效应和超分辨能力的要求,选择合适结构参数实现最佳三维超分辨成像效果,给出超分辨优化设计模型和实例,并作图验证其结果．对超分辨率伴随的旁瓣效应,把滤波器应用于共焦扫描系统,可有效地抑制旁瓣,提高成像信噪比和对比度．利用进化算法设计的光瞳滤波器设计简单,同时有较好的综合效果,具有较大的S,GT,GA值．     

具有在位势的二维单原子晶格的色散关系

在简谐近似下,求解了具有在位势的二维单原子晶格振动的运动学方程并得到其色散关系,讨论了在位势、次近邻互作用常数等参数对二维单原子晶格振动影响的基本特点.     

物理教学中本科生创新能力培养研究与实践

在基础教育新课程理念的推动下，提出了高等教育中物理专业本科生创新能力培养应该注意的三个方面，即知识传授与创新能力培养、实验研究和创新能力培养、物理与其他学科整合创新能力培养。在物理教学中贯彻以上三方面的培养，是切实可行而且行之有效的。     

利用修正影射法求组合KdV方程新的精确解

构造了非线性波动方程新形式的Jacobi椭圆函数展开解,据此应用修正影射法求解组合KdV方程,得到新的精确解,包括Jacobi椭圆函数解、孤子解和三角函数解。该方法可以应用到其他非线性方程或方程组的求解。     

基于遗传算法的光学定晕优化

提出了一种基于改进的遗传算法的晕光（瞳刻划椭圆模型优化方法，并与传统的Gauss-Newton方法进行比较，表明用改进的遗传算法所得结果精度更高，而且克服了传统方法倚赖于接近最优点初值的不足。     

改进基因算法在膜系自动设计中的应用

提出一种基于改进基因算法的膜系自动设计新方法,并将该方法与常用设计方法进行比较,结果表明,在相同设计要求下,用改进基因算法可以得到更加合理的膜系结构,而且膜系结构简单,设计灵活,容易实现、理论和实践均表明该方法是高效和可靠的．     

用改进的Jacobi椭圆函数展开法求非线性Klein-Gordon方程新的精确解

提出改进的Jacobi椭圆函数法并应用到非线性Klein-Gordon方程,得到新的解析周期解.在极限情况下,可获得相应的三角函数解或孤立波解.此过程可在计算机上实现,还可用来求其它的非线性方程(组).