多层前馈神经网络的动态规划算法

利用动态规划来训练多层前馈网络，即逐层修改网络的权值。其算法采用有关文献提出的矩阵的广义逆的正交反向传播算法，经有限次迭代即可得到每一层的最优权值。     

求解连续梁支反力的一种方法

本文用广义阶梯函数表示梁的弯矩和抗弯刚度，最终导出了以各支座反力为基本未知量的线性方程组，并进行了实例计算     

弱Lipschitz函数及其广义次梯度的几个性质

本文在[1]、[2]的基础上进一步讨论了广义梯度与广义次梯度的关系，揭示了广义次梯度的线性性质，推广了它们在最优化中的应用。     

粘弹性边值问题的蠕变柔量边界元法

基于蠕变柔量和广义蠕变柔量概念，讨论了一种新的粘弹性问题基本解的构成方法。由此产生的基本解可直接应用于线弹性边界元算法的计算机源程序，并且避免了采用数值方法求解Ｌａｐｌａｃｅ反演的过程。     

多元线性模型回归系数的广义根方估计

将根方估计作一拓广，提出了回归系数的广义根方估计，证明了广义根方估计能更有效地改善最小二乘估计，并给出了广义根方估计的显示解和确定偏参数的方法。     

全色数与小阶路的混合Ramsey数

以χ２（Ｇ）记一图Ｇ之全色数，Ｐｎ表ｎ阶路，混合Ｒａｍｓｅｙ数χ２（ｍ，Ｐｎ）为最小正整数ｐ，对于每个ｐ阶图Ｇ，或者χ２（Ｇ）≥ｍ，或者ＧＰｎ。当ｍ取任意正整数、ｎ≤４时，本文得到χ２（ｍ，Ｐｎ）的确值     

（T）模糊积分

本文继续讨论［１］中定义的（Ｔ）模糊积分，得到了积分转化定理以及可积条件，并证明了其它的收敛定理。     

关于分形函数的诱导导数

本文尝试着给出在R中的分形集上的分形函数的一种导数，希望它会给分形几何的研究提供一种分析方法．     

伴随阵的广义特征向量

给出了非奇异矩阵Ａ的伴随的广义特征向量的表达式。