渐近非扩张映象不动点迭代的新结果

用新方法研究了Banach空间中渐近非扩张映象不动点的迭代逼近问题,所得结果改进和发展了Goebel和Kirk,Z·Y·Huang,Rhoades,J·Schu,H.K.Xu等人的结果.     

关于Sikkema-Bernstein多项式导数的迭代极限

首先给出了Sikkema Bernstein多项式导数的迭代极限及误差估计,然后构造一个整系数Sikkema Bernstein型多项式,并给出了该多项式的导数逼近导函数是有界变差时的收敛阶估计式。     

Mann迭代和带误差的Ishikawa迭代的等价性

建立了Mann迭代和带误差的Ishikawa迭代收敛于T的不动点的等价性，其中T是一致连续强伪压缩映射。推广了已有的一些结果。     

基于遗传算法的项目反应理论3PLM参数估计

对MT中3PLM的参数估计问题，用传统的统计估计方法解决得并不令人满意，该文应用加速遗传算法解决这一问题，这一方法克服了传统参数估计算法中对迭代初值要求严格的缺点．蒙特卡洛模拟结果显示，新的估计方法提高了估计值对真值的恢复能力，特别是提高了难度和猜测度参数估计的精度．     

前馈神经网络权值学习综合算法

目前基于高斯牛顿法及其衍生算法的前馈神经网络虽然可以达到局部二阶收敛速度,但只对小残量或零残量问题有效,对大残量问题则收敛很慢甚至不收敛.为了实时解决神经网络学习过程中可能遇到的小残量问题和大残量问题,引入NL2SOL优化算法与GaussNewton法相结合,并引入熵误差函数,构建基于GaussNewton NL2SOL法的前馈神经网络.仿真实例表明,该神经网络较好地解决了残量问题,具有良好的收敛性和稳定性.     

混合单调算子方程组解的Mann迭代序列的收敛性

运用Mann迭代技巧，得到了一类混合单调算子方程组解的存在与唯一性定理．所获得的结果推广并改进了已有结果．     

3N+1猜想的压缩迭代及ta(n)与 tc(n)的关系

提出了3N 1猜想的压缩迭代，给出了该迭代下的某些结果，这些结果是：关于3N 1猜想的3个等价命题；叙拉古阶序列；n的项公式及证明；关于系数停止次数tc(n)与足够停止次数ta(n)相等的两个定理，3N 1猜想的压缩迭代的提出对该问题进一步研究将发挥重要作用。     

任意阵列天线自适应方向图综合的模值逼近法

基于自适应理论提出了一种任意阵列天线方向图综合算法。该算法采用模值逼近，并利用牛顿迭代法二次收敛的特点，使综合最优化方向图的速度达到非线性收敛，该方法能够有效地控制主瓣和旁瓣的形状，大大加快算法的速度。     

一类增算子的不动点及其应用

运用锥理论知识和单调迭代技巧研究了一类增算子的不动点的存在、唯一及迭代收敛性，获得了新的结果，并将所得结果应用于R^N上的Hammerstein非线性积分方程之中．     

避免导映射求逆的变形King-Werner迭代的收敛性

提出了一种避免King-Werner迭代格式导映射求逆的迭代算法，并利用优函数证明了其在统一判定条件下的收敛性．