一类具扩散的竞争Leslie型捕食模型

对一类具扩散的竞争Leslie型捕食模型进行分析,用线性化和特征值的方法讨论平衡点的局部稳定性,通过Lyapunov函数方法结合局部稳定性证明了正平衡点的全局稳定性,并给出相应的数值模拟.     

基于动态分类算法的入侵检测系统

为了使分类方法适合网络入侵检测系统在线、实时的特点,根据自适应谐振理论提出了基于联想和竞争学习的动态分类算法。算法采用改进的胜者全得方法训练神经网络,通过估算类别数目方法优化初始系数。该算法能防止分类时丢弃特殊模式,并能对未知类别数量的数据动态进行分类,实验采用相同的数据集训练自适应谐振理论网络和动态分类网络。结果证明,动态分类算法具有良好的收敛性和模式分类能力。将该算法应用于入侵检测系统的网络行为智能学习,其误报率仅为10%左右。     

一类具扩散的染病捕食者与被捕食模型

对一类具扩散的染病捕食者与被捕食模型进行分析.通过线性化和特征值的方法讨论系统平衡点的局部稳定性,用Lyapunov函数方法结合局部稳定性的结论给出了系统平衡点的全局稳定性.     

一类具有阶段结构的捕食模型的稳定性

对一类具有时滞和阶段结构的Lotka-V o lterra型捕食模型进行了分析.利用上、下解方法及相应的单调迭代序列研究具有时滞的耦合半线性抛物方程组的动力学行为,给出了解的渐近性质.结果表明:扩散并不影响种群的生存和灭绝,而捕食者的阶段结构对其生存具有负面影响.     

一类具时滞和扩散的传染病模型

研究了具时滞和扩散的SIR传染病模型,利用上下解及其迭代序列方法探讨在有界区域的半线性耦合抛物型方程组的渐近行为.结果表明,接触率小时问题的无病平衡点是全局渐近稳定的.     

一类具扩散的SIRS传染病模型解的渐近性质

研究了一类具有非线性发生率的 SIRS传染病模型的弱耦合反应扩散方程组.利用线性化和特征值的方法,讨论了无病平衡点和染病平衡点的局部稳定性,利用Liapunov函数的方法给出了无病平衡点渐近稳定的充分条件.结果表明,在小初值条件下,当接触率小的时候,无病平衡点是渐近稳定的.