中立型多滞量微分系统Runge-Kutta方法的A(a)稳定性分析

在中立型多滞量线性微分方程系统的理论解的基础上,讨论Runge-Kutta 方法的稳定性,得到一个)(aA稳定的充分条件。     

一种基于遗传算法的分类方法

数据挖据的目的是从数据库中获取知识。本文针对挖据目的,提出了一种基于遗传算法的分类方法,并应用于实例,得到了很好的结果。     

山羊绒形态特征的统计规律

鳞片的模式特征是辨识动物纤维的主要依据,本文研究了光学显微镜下羊绒鳞片的模式特征。通过图像技术我们提取了描述羊绒鳞片形状特征的四个基本指标,并由此导出了四个相对特征指标。对这些指标的统计分析结果表明,羊绒鳞片的四个基本形状参数的分布特征是有差异的,不完全是正态分布,与其相对关的相对特征也是类似。     

基于显微图像的动物纤维鉴别技术

羊绒与细羊毛的主要辨识依据是两者的表皮鳞片模式.该领域内常用的一项技术是分析纤维的SEM图像,通过鳞片边缘高度来区分两类纤维,但其成本高昂,且有8%的误差.该文提出区分两类纤维的新方法,首先将显微摄像系统获取的纤维图像处理成单像素宽度的二值骨架图,通过该二值骨架图提取纤维鳞片的4个相对形状参数,构建贝叶斯 分类模型.数值实验表明,尽管该模型是基于光学显微镜的,但其分类性能却相似于基于扣描电镜的模型,对羊绒与细羊毛(70S)的正确识别率达到90%.     

一种改进的遗传算法及其应用

非线性混合整数规划问题是一类NP难题，针对这类问题的特点，本文提出一种改进的遗传算法一分支遗传算法(BGAS)．并将其用于Sandgren提供的压力容器设计优化问题，得到了很好的结果。     

时滞泛函微分方程的(A,B,D_)方法

在求解泛函常微分方程的(A,B,D)方法基础上进一步推广到时滞的情况,形成(A,B,D)方法,并得到零稳定的充分条件。     

时滞泛函微分方程的(A,B,Dα)方法

在求解泛函数微分方程的（A，B,Dα）方法基础上进一步推广到时滞的情况，形成（A，B，Dα）方法，并得到零稳定的充分条件。     

中立型多滞量微分系统Runge-Kutta方法的A(α)稳定性分析

在中立型多滞量线性微分方程系统的理论解的基础上，讨论Runge-Kutta方法的稳定性，得到一个A（α）稳定的充分条件。