基于ANSYS的平面刚架的优化设计

为了以最少的原材料满足结构强度、刚度要求,利用大型有限元分析软件ANSYS对一个平面刚架进行了优化设计,得到了体积、立柱截面高度和斜梁截面高度等计算结果,通过分析比较有限元计算结果与理论结果,验证了有限元计算结果的正确性,为此类问题的最优化设计提供了参考.     

一种结合K-Means的层次化的搜索结果聚类方法

针对用户在搜索结果列表中寻找所需信息困难的问题,在分析了Web搜索结果的特点的基础上,提出了一种结合K-Means的层次化方法对搜索结果进行聚类,并通过向用户提供查询结果的类别标签分类显示结果,从而大大提高可浏览性.同时,在该方法的基础上设计并实现了一个搜索结果聚类原型系统,实验结果表明新方法是可行的.     

解线性方程组改进的高斯- 塞德尔方法的比较

给出了改进的高斯-塞德尔(GS)方法的一些理论分析.首先,当系数矩阵是弱不可约的,给出了改进的GS方法和GS方法之间的一些比较结果,从而推广了最新的结果.其次,改进了一些作者的关于预处理后的GS方法的一个结果.     

连翘的组织培养研究

通过组织培养,介绍了连翘的培养方法,并对结果进行了分析,探讨了不同条件下对培养结果的影响。     

欧阳不等式的推广及其应用

建立了若干个欧阳型非线性积分不等式,并利用所得结果讨论了一类微分方程的解的性质,这些结果本质上改进或推广了已有的相关结果。     

一类Jerk系统的电路实现

对一类Jerk系统的状态方程做等价变换,分析了其混沌动力学行为,根据状态方程,设计了Jerk系统混沌电路原理图,用EWB软件仿真了实验结果,根据设计的电路原理图,用普通电路模块搭建了Jerk系统混沌电路,给出了硬件电路实验结果,硬件实验结果与软件仿真结果一致。     

子空间相代数的模的性质

本文讨论了子空间格代数的模的性质,得到了一些结果,这些结果包含了格代数中已有的结论。     

一阶非线性具偏差变元的微分方程的振动准则

研究了一类一阶非线性具偏差变元的微分不等式及方程解的性质,通过引进一个新的变换,获得了其解的有关振动性质的一些新的结果,所得结果推广了相应的结果.     

线性变换SERM分解选取的快速方法

给出了一种线性变换的整数SERM分解的选取方法。通过大量的实验,发现SERM分解的近似最优结果是大量存在的,而且这些近似最优结果的分布是分散的,当分解结果的误差度量比较小时的时候,有当置换矩阵相近时,分解结果的误差也相近的实验事实。基于此观察结果,给出了基于局部搜索的SERM分解的近似最优分解方法,可以得到非常接近最优分解的结果。此方法的收敛速度很快,只需很少的几次搜索即可得到可以实用的结果,同时我们利用所选取的分解结果做了无失真图像压缩的实验,并得到了不错的结果。     

一类直接控制系统绝对稳定的充分必要条件

本文研究了一类直接控制系统的绝对稳定性,得到了系统绝对稳定的充分必要条件,这些结果蕴含了以往文献的某些结果,例如李森林(1983)等的结果。     

变时滞随机反应扩散Hopfield神经网络的稳定性

作者讨论了具有变时滞的随机反应扩散Hopfield神经网络的稳定性. 利用Ito公式,时滞微分不等式和神经网络的特性,作者导出了关于非常值平衡解的矩指数稳定性的代数条件. 最后作者给出了一个说明性实例.     

具有混合时滞的随机Hopfield神经网络的稳定性分析

讨论一类具有时变离散时滞和多时变分布时滞的随机Hopfield神经网络的均方鲁棒稳定性问题.假定激活函数既不可微也不严格单调,运用Lyapunov-Krasovskii泛函理论、随机分析理论和MATLAB中的LMI工具箱,推出系统渐近稳定的判别准则.最后通过数值例子论证该结果的有效性.     

时滞 Hopfield 神经网络的稳定动力学行为分析

神经网络的硬件实现常伴随反馈信号的延时,网络的应用需要对具有时滞反馈网络稳定性的充分研究。用Ｒａｚｕｍｉｋｈｉｎ型李雅普诺夫泛函方法,对非线性时滞Ｈｏｐｆｉｅｌｄ神经网络的稳定动力学行为进行了分析,利用泛函滞后微分方程的稳定性定理,导得时滞反馈连续Ｈｏｐｆｉｅｌｄ神经网络一致稳定和一致渐近稳定的充分判据。     

变时滞Cohen-Grossberg随机神经网络的矩指数稳定性

本文利用随机积分的伊腾公式,时滞微分不等式及随机时滞神经网络的特性 讨论变时滞Cohen-Grossberg随机神经网络的矩指数稳定性,实例证明本文结果的优越性.     

变时滞随机模糊细胞神经网络的均方指数稳定性研究

研究变时滞随机模糊细胞神经网络的均方指数稳定性,利用Ito公式及Lyapunov泛函方法得到其均方指数稳定的判据,并举例说明了理论结果的有效性.     

具有时变时滞的Hopfield神经网络的全局指数渐近稳定性

对具有时变时滞的Hop fie ld神经网络模型,给出了时滞无关的全局指数稳定判据.去掉了输入-输出函数的可微性和有界性条件,推广了其他作者基于常数时滞的有关结果,所给的充分条件不但能保证该时滞神经网络平衡点的存在性,而且能使其全局指数渐近稳定.     

脉冲高阶时滞Hopfield型神经网络的稳定性分析

针对进化过程中顺序的突然改变导致无法用纯连续或纯粹的离散神经网络来描述的问题,给出了脉冲高阶时滞Hopfield型神经网络模型,并得到时滞脉冲系统渐近稳定的结果.然后,利用该结果和李亚普诺夫方法以及数学分析技术分析网络的稳定性.在激励函数连续、单调有界的条件下,给出了保证脉冲高阶时滞Hopfield型神经网络全局一致渐近稳定的充分条件.这些条件含有许多可调参数,为神经网络提供灵活的设计与分析;并且易于检验,适用于分析生物神经系统的动态特性或设计全局稳定的神经网络.最后,通过仿真实例说明了所得结果的有效性.     

用Hopfield神经网络解决作业车间调度问题

对作业车间调度问题的换位矩阵表示方法进行了改进,给出新的作业车间调度问题的 Hopfield 神经网络计算能量函数表达式,然后提出改进的 Hopfield 神经网络作业车间调度方法。为了避免 Hopfield 神经网络容易收敛到局部极小的缺点,将模拟退火算法应用于 Hopfield 神经网络求解,提出随机神经网络作业车间调度方法。与已有算法相比,改进算法能够保证神经网络稳态输出为可行的作业车间调度方案。     

一类具有分布时滞的Hopfield神经网络的稳定性

利用谱半径和不等式分析技巧研究了一类具有分布时滞的Hopfield神经网络模型的全局指数稳定性，得到了全局指数稳定性的一些充分判别条件，推广了一些文献的结果．     

具衰减随机干扰的分布参数型Hopfield神经网络的镇定

以随机Fubini定理为基础,研究具有分布参数的Hopfield随机神经网络的镇定问题,该神经网络具有衰减的随机扰动。构造了一个关于空间变量平均的Lyapunov函数,用Lyapunov第二方法给出了使该类随机神经网络控制系统镇定的控制器设计,并通过一实例证明了该控制器的有效性。