具变时延细胞神经网络模型的全局指数稳定性

通过构造新的Lyapunov泛函．巧妙引入可调实参数，并结合Hardy不等式以及推广的Halanay时延微分不等式，讨论了一类具有可变时延细胞神经网（DCNNs）的全局指数稳定性问题，所得结果改进、推广了文[7]、文[8]中相应的结论，并可应用于以前所不能处理的若干情形。特别地，还通过实例说明了相应准则的应用，扩大了神经网络设计的范围，这在理论上和应用中都有着重要意义。     

基于Snake模型和协作表示分类的鲁棒人脸识别方法

人脸图像的姿态和偏转角度变化严重影响人脸识别的性能,为此提出一种基于Snake模型姿态矫正和协作表示分类(CRC)的鲁棒人脸识别方法.首先,利用Snake模型提取人脸图像边缘和特征点,对偏转人脸图像进行矫正.然后,提取Gabor特征,构建特征向量.最后,采用CRC算法,对图像特征进行协作表示,根据样本图像与测试图像的残差来判断图像类别.实验结果表明,提出的方法对偏转角度、姿态、光照变化具有很强的鲁棒性.     

近几年Lienard方程极限环研究的若干动态和思考

本主要介绍lienard方程，近年来的研究进展情况，特别是对其唯一性方面做重点综述。     

二阶时标动力系统的振动准则

通过Riccati变换,讨论了二阶时标非线性动力系统(R(t)x△(t))△ Q(t)F(x(t))=o,t∈T,的一些新的振动准则,得出了系统振动的几个充分条件;并在文末举例说明了得到的结论是对原有结果的推广.     

一类中立型方程的正解

本研究具有正负系数的中立型微分方程的发展历史与现状，并且得到了这类方程存在有界正解的一个充分条件。     

字典学习优化结合二维KCM选择的人脸识别方法

针对人脸识别中区域的高阶隐藏非线性结构发现问题,提出了字典学习优化结合2D Krawtchouk矩(KCM)选择的人脸识别方法.首先,利用二维KCM选择提取特征向量;然后,利用字典学习优化得到最优特征矩阵,并将特征进行组合;最后,使用最近邻分类器完成分类.实验结果表明,相比其他几种方法,该方法获得的平均精度高且鲁棒性更好.     

二阶非线性扰动微分方程的振动准则

讨论了二阶非线性扰动微分方程(a(t)x′(t))′ Q(t,x)=P(t,x,x′)的振动性,通过利用推广的Gronwall不等式理论,改进和推广了由W intner和Lighton[2]建立的关于微分方程(a(t)x′(t))′ q(t)x(t)=0的所有解振动的一个经典结果,最后的注解给出了充分的说明.