关于Diophantine方程x~3+1=3py~2

设p是奇素数,证明了当p=108 s2+1,其中s是正整数时,方程x 3+1=3py2无正整数解(x,y).     

一类一般线性聚亚苯基图Q_h的Wiener拓扑指标

文章给出了一类一般线性聚亚苯基图hQ的Wiener拓扑指标的线性递推公式,通过求解差分方程而得到了它的Wiener拓扑指标的精确表达式。     

ARMA模型的平方根超定递推辅助变量定阶方法

提出了自回归滑动平均(ARMA)模型的平方根超定递推辅助变量定价方法.该方法避免了计算逆协方差阵失去正定性的问题,改进了超定递推辅助变量定阶方法的数值稳定性.模拟计算与实验数据处理表明,该方法数值稳定性好,收敛速度快,抗噪能力强.是一种高性能的定阶方法。     

铣削力系数在线测试的新方法

提出采用二次回归方程建立了铣削力系数模型的方法，并用正交试验法了铣削力系数测试试验。     

准对角递归神经网络及其算法的研究

提出一种准对角递归神经网络(QDRNN)结构及学习算法。此QDRNN结构上与对角递归神经网络(DRNN)相似，保留了DRNN结构简单的优点，以减小计算量，同时增加了相邻递归神经元之间的关联，可以直接应用BP学习算法进行训练。进一步，引入递推预报误差(RPE)学习算法，并且证明了其稳定性。仿真结果表明，QDRNN比DRNN具有更好的非线性逼近能力，而运算时间却增加甚微，DRNN的学习算法稍加变化即可应用。     

Improved fuzzy identification method based on Hough transformation and fuzzy clustering

This paper presents an approach that is useful for the identification of a fuzzy model in SISO system. The initial values of cluster centers are identified by the Hough transformation, which considers the linearity and continuity of given input-output data, respectively. For the premise parts parameters identification, we use fuzzy-C-means clustering method. The consequent parameters are identified based on recursive least square. This method not only makes approximation more accurate, but also let computation be simpler and the procedure is realized more easily. Finally, it is shown that this method is useful for the identification of a fuzzy model by simulation.     

钨锡在花岗质硅酸盐熔体和共存含水流体间的分配实验研究

本文在进一步改进关键性实验技术的基础上,利用快速淬火高压釜系统成功地完成了四个系列的含水卤化物介质-花岗质岩浆体系中钨锡的流-熔分配实验。确定了一批钨锡流-熔分配系数;并建立了它们与卤化物摩尔浓度之间的线性关系式;分析了氯、钠、氟、钾对钨锡流-熔分配的影响;指出传统的钨锡岩浆期后热液成矿模式值得修正。     

ADAPTIVE STOCHASTIC APPROXIMATION FOR MEASUREMENT WITH CORRELATED NOISE

A multidimensional adaptive stochastic approximation procedure trun-cated at randomly varying bounds is studied for the regression function observedwith correlated noise.The algorithm is proved to be asymptotically efficient.Theresult of the paper generalizes the one shown in[1]for the observation noise be-ing i.i.d.random vectors and under other restrictive conditions imposed on theregression function.     

递推人工蜂群的模糊划分熵多阈值分割算法

针对图像分割中模糊划分熵算法在多阈值选取时存在的效率低、计算重复的问题,提出了一种递推人工蜂群的模糊划分熵多阈值分割算法(RAFPEA).首先选择附加边界条件及灰度权重的隶属函数来构建图像的模糊熵模型,并将该模型中不同变量的组合计算转化为递推过程,进而保存此过程中不重复的瞬间递推值,然后引入人工蜂群算法,利用预存的递推结果来计算蜂群寻优时的个体适应度值,从而减少重复计算,达到快速寻优的目的.实验结果表明:RAFPEA的均一度与精确的穷举模糊划分熵法相同,但运行时间仅为穷举、遗传的模糊划分熵算法的5％;随着阈值数量的增加,运行时间稳定不变,在确保精度的前提下,可高效地对图像进行多阈值分割.     

关于切比雪夫递推方程组的若干研究

应用第一类切比雪夫多项式的递推关系及初始值定义了第一类二元一阶切比雪夫递推方程组和多元一阶切比雪夫递推方程组,运用代数变换法和归纳演绎法得到各数列的通项公式,研究了第一类多元一阶切比雪夫递推方程组通项公式的结构及规律.