时滞竞争神经网络的全局指数稳定性

对于不同时标的时变时滞竞争神经网络的网络模型,通过构造适当的Lyapunov函数,结合微分不等式分析,研究了时变时滞竞争神经网络的全局指数稳定性,获得了新的全局指数稳定性判据,所得判据推广和改进了前人的相关结论。最后的数值仿真例子证明了该算法的有效性。     

线性等式约束下的梯度投影算法

本文利用罚函数技巧用了一种一性等式约束了梯度投影算法，此算法不但具有全局收敛性而且初始点具有任意性。     

NA变量Esseen不等式的推广

在一定的条件下 ,推广了NA变量的Esseen不等式 ,给出了一个较为一般的结论 ,所得结果与独立情形一致 .     

归纳证明的规范变换方法

给出了一般等式规范有序类等式规范的变换方法，以及在有序类等式规范上的主要结论，在此基础上，又给出了有序规范上的一个归纳证明方法，这一方法避免了Ｊｏｕａｎｎａｕｄ－Ｋｏ－     

Bonferroni不等式的推广及应用

利用数学归纳法推广了概率论中的ｆＢｏｎｆｅｒｒｏｎｉ不等式，并给出了该不等式的一些应用。     

具有非线性等式约束的故障诊断集员滤波器设计

为了解决具有非线性等式约束的故障诊断问题,提出集员滤波器的设计方法,该方法不仅可以对故障程度进行估计,有效检测出故障,还能解决运行系统中要求的100%包含真实最小域的需要,判定出故障类型.首先对非线性等式约束线性化,通过S-过程方法和线性矩阵不等式方法设计集员滤波器;而后用Finsler引理把非约束状态下的集员滤波投射到约束表面,得到状态约束下的集员滤波器;最后运用递归优化算法对集员滤波器进行优化.数值仿真说明了该方法的可行性和有效性.     

关于Fischer不等式的研究

给出了Fischer不等式的形式,通过Fischer不等式的一般性质将其推广到n阶分块矩阵以及m×n阶分块矩阵中,得出关于Fischer不等式的其他性质以及相应的一些结论.     

非线性优化问题的光滑化序列二次规划方法

为了获得序列二次规划方法的全局收敛性,通常需要借助一个罚函数,但常用的罚函数由于具有不可微性从而给计算带来一定的困难,拉格朗日函数虽然可以克服此困难,但其形式较为复杂,为解决该问题,给出了一类光滑化罚函数.基于一类双曲余弦型光滑化罚函数,提出了等式约束优化问题的一个光滑化序列二次规划方法.该光滑化函数具有良好的连续、可微性和凸性质,在适当条件下,获得了算法的全局收敛性,并给出数值测试说明了算法的有效性.     

广义Lp宽度积分的混合Brunn-Minkowski型不等式

研究了凸几何分析中的广义L_p宽度积分,利用■不等式与Minkowski不等式把欧氏空间中宽度积分的Brunn-Minkowski型不等式推广为关于L_p宽度积分的混合型Brunn-Minkowski型不等式.同时给出了逆向的关于L_p宽度积分的混合型Brunn-Minkowski型不等式,并研究了等号成立的条件.