一类常微分算子的谱分析

研究了一类具有对数函数系数的常微分算子，使用酉变换和不等式估计给出了本质谱分布的范围和本质谱为空集时系数应满足的条件，通过与常系数微分算子及Euler微分算子的比较，分析了系数的变化对本质谱的影响．     

基于逆向学习改进算法的汽车边缘提取

根据智能交通系统中车型识别的特点提出了使用逆向学习改进算法提取汽车边缘的新方法，这种方法的优点在于可以充分利用车型识别系统的特点和汽车历史轨迹的先验知识得到较好的提取精度，并有效地解决了车型识别中，因使用黑白图象而使基于色彩的汽车边缘提取失效的问题。     

n次积分C-半群的表示定理

利用指数有界的n次积分C-半群的基本性质，用两种不同的方法证明了它的指数公式。     

基于最小方差控制的闭环辨识信号设计

讨论了系统辨识实验信号的设计方法．从实际控制器和理想控制器间误差的角度出发，评价系统性能指标为系统在实际和在理想控制器控制下输出误差的平方均值最小．当输入信号或输出信号能量有限时，分别推导出辨识输入信号功率谱密度．当控制策略为最小方差控制时，给出信号功率谱的具体表达式．结论对在最小方差控制下的闭环辨识信号设计有指导作用．     

盲蝽科(半翅目异翅亚目)部分昆虫酯酶同工酶比较研究

运用酯酶同工酶电泳技术获得盲蝽亚科Mirinae、合垫盲蝽亚科Orthotylinae、叶盲蝽亚科Phylinae和齿爪盲蝽亚科Deraeocorinae 4个亚科12个属的23种盲蝽的酯酶同工酶(EST)酶谱．将所获得的酶谱数据(酶带和相对迁移率Rf)转化为二态特征数据，建立矩阵，用系统发育分析软件包WinClada 1．00．04对数据矩阵进行分析运算，分别获得各个亚科内和亚科间的系统发育树．分析结果表明：①酯酶同工酶酶谱特征在不同属级单元之间以及同属的不同种类之间都存在着明显的差异；②不同属种之间酯酶同工酶特征的相似程度与外部形态特征之间的相似程度不一致，以外部形态为主要依据的传统分类的一些属不是真正的单系群；③酯酶同工酶酶谱特征所反映出的盲蝽科4个亚科间的相互关系与Sehuh 1974年所做的盲蝽科内系统发育部分一致，但合垫盲蝽亚科与叶盲蝽亚科之间不是直接的姐妹群关系．4个亚科的关系为(((盲蝽亚科Mirinae，齿爪盲蝽亚科Deraeocorinae)叶盲蝽亚科Phylinae)合垫盲蝽亚科Orthotylinae)；④盲蝽亚科内存在着明显的异质性，需要进一步分类修订．     

修正的S.N.Bernstein型三角插值多项式的逼近

构造了一个三角多项式算子Hn(f；r，x)(r为自然数)，使其对每一个以2π为周期的连续函数都能在全实轴上一致收敛，并给出了最佳收敛阶的估计．     

基于距离空间的遗传算法分析

通过对简单遗传算法的分析，发现每次执行复制、杂交、变异等操作均相当于对所作用的个体进行一次线性变换，这样，从函数的角度来看，引入非线性变换的遗传算子将是一个有待研究的问题，因而提出了非线性遗传算法。通过对二进制遗传算法的Hamming距离的扩充，引入了一种几何模型-距离空间，并在该空间上对杂交、变异等算子进行了系统的分析。根据分析结果，指出了改进遗传算法的途径，并提出一种改进的二进制非线性遗传算法，仿真实例证明了其有效性。以上分析从几何意义出发，提出了一种全新的分析遗传算子的方法，对遗传算法理论的完善与发展具有重要意义。     

一个非等谱非线性Schr(o)dinger方程的解及其无穷守恒律

该文用Hirota方法求出一个非等谱非线性Schr(o)dinger方程的类孤子解,并给出其无穷守恒律;通过变换得到相应非等谱散焦非线性Schr(o)dingger方程的解.     

一种基于倒谱域的图像数字水印算法

提出了一种基于倒谱域的数字水印算法,该算法将水印图像信号嵌入到宿主图像的一维倒谱系数中,水印检测不需要原始图像.计算机仿真结果表明该算法满足水印的不可感知性的要求,且可抵抗多种水印攻击,如JPEG压缩、噪声干扰、滤波以及其他图像处理操作等.试验采用了Stirmark4.0水印基准测试软件,保证了试验的真实性和准确性.     

用于多指数拟合的一种混沌免疫粒子群优化

为了更好地逼近真实物理场景,对传统的多指数模型作了一些改进,将权因子设置为噪声方差平方的倒数,提出一种基于循环矩阵(CM)的算法用于估计衰减项数.为了求解上述改进模型,提出一种混沌免疫粒子群优化(CIPSO)算法.该算法将人工免疫系统中的克隆、交叉、变异和接收器修正算法嵌入粒子群算法中,并采用混沌算子实现变异,然后将惯性因子改为自适应变化.实验表明:提出的权因子设置更符合实际;用于估计项数的CM算法在估计精度与运行时间上均优于传统的ILS算法;CIPSO算法在收敛精度与运行时间上也优于传统的优化算法,如可信域法、LM法、高斯-牛顿法、差分进化算法和粒子群算法等.