关于凸性模的若干应用

改进和推广了Kadecˇ凸性模定理,并讨论了凸性模对无条件收敛级数和算子级数的应用.     

蚁群算法在油田配电网开关优化配置中的应用

配电网分段开关优化配置，可以减少用户停电损失，提高供电可靠性。分段开关优化配置是一种以可靠性费用最小为目标函数的组合优化问题。结合油田配电网的分段开关类型和馈线自动化方式，给出了配电网开关配置的数学模型。应用蚁群算法(ACA)求解分段开关的位置和数量，并对蚁群算法的初始信息素赋值、搜索空间、转移原则和更新原则进行了改进，克服了基本蚁群算法搜索时间长、易陷入局部最优解的缺点。实例分析表明，该算法全局搜索能力强，搜索时间短，收敛速度快。     

一类具有连续分布延时的随机反应扩散的Hopfield神经网络的收敛动力学行为

本文研究了一类具有连续分布延时的随机反应扩散的神经网络模型.通过构建恰当的Lyapunov函数,以及运用非负半鞅收敛性定理,得到了该网络平衡解几乎必然指数稳定和矩指数稳定的充分条件.最后我们给出了一个例子验证了条件的正确性.本文所得到的结果不要求激励函数是可导,有界,单调非减的,也不要求连接权矩阵是对称的,在解决最优化问题等方面有重要意义.因此我们推广和完善了以前的结果.     

不一致决策表的分配序约简

在不一致决策表中定义了分配序约简，给出分配序一致集的判定定理。通过定义分配序区分矩阵给出求分配序约简的区分矩阵法。为克服区分矩阵法时间复杂度随系统大小的增加而指数增长的缺陷，通过定义属性的相对重要性，提出一种求分配序约简的启发式算法。通过实例分析说明启发式算法的有效性，为从不一致决策表中获取知识提供了一种有效方法。     

基于高斯混合模型的EM学习算法

本文研究了一类基于无监督聚类学习的算法——EM算法的算法实现．EM算法通常用于存在隐含变量时的聚类学习，由于引入了隐含变量，导致算法难以保证收敛和达到极优值．本文通过将该算法应用于高斯混合模型的学习，引入重叠度分析的方法改进EM算法的约束条件，从而能够确保EM算法的正确学习．     

最优子种群实数编码遗传算法的研究

提出了最优子种群实数编码遗传算法理论，通过从种群中选出适应值最高的若干数量的个体，组成该代最优子种群，将最优子种群中的个体与种群中其它个体进行交叉变异，最优子种群中的个体间也进行交叉变异，从而产生新的种群．该遗传算法对于示例中多极值的问题非常有效，收敛速度也非常快．     

一类凹(凸)增算子的不动点定理

引入弱序Lipschitz条件,研究了Banach空间中不具有任何紧性或连续性条件的一类凹(凸)算子不动点的存在性,得到了新的不动点定理,是某些已有结果的本质改进和推广.     

一类非单调二元算子方程的迭代解法

利用锥和半序理论，研究Banach空间一类不具有单调性的算子方程A（x,x）=x，其中A可表示A=A1＋A2,A1是混合单调的，A2是反向混合单调的，并得到了可解性定理．     

带有小参数和不连续源项的反应--扩散问题的多过渡点格式

在许多应用领域常出现带有小参数和不连续源项的反应一扩散问题．这类问题在边界层和内部层附近都出现剧烈振荡现象，解析解根本无法求出．因此人们常采用关于摄动参数为一致收敛的数值方法．本介绍了多过渡点方法，此方法根据边界层和内部层的特点，选择合适的过渡点．在内部层和边界层附近加细了网格点。它很好地拟合了边界层和内部层的性质．证明了新的格式关于小参数一阶一致收敛．提高了Shishkin网格法(单过渡点法)的收敛阶．     

生物淋滤法脱除城市生活垃圾焚烧飞灰中的重金属:底物浓度的影响

通过接种嗜酸性硫杆菌复合菌株(氧化亚铁硫杆菌与氧化硫硫杆菌)并采用序批式试验，研究了底物浓度(硫粉投加比例)对城市生活垃圾焚烧飞灰中重金属生物淋滤脱除效果的影响．结果表明，5g／L的硫粉投加比例对重金属的去除与底物利用最为有利．在此条件下淋滤处理飞灰15d，Cd、Zn、Cu、Pb的去除率分别可达到89．7％、81．8％、72．6％、29．3％，硫粉的利用率达到65．2％．TLCP毒性试验表明，飞灰的重金属毒性被有效脱除．飞灰中重金属的去除或溶出主要依赖于硫杆菌生物氧化S^0所导致的浆液酸化．