准一维电子系统中磁化强度的量子受限效应

采用有效质量近似方法，计算了０Ｋ温度时准一维方形谐振势系统中电子磁化强度与化学势之间的函数关系，结果发现有比三维电子气体更为复杂的量子振荡结构，这是由于电子受电势和磁势共同束缚的结果．然而，在高温弱磁场时，这种量子受限效应就不明显，磁化强度过渡到经典情况的朗道逆磁性．     

基于PCA-LVQ的雷达目标一维距离像识别

研究了宽带高分辨雷达目标识别问题。基于目标一维距离像,提出主成分分析(principal componentanalysis,PCA)和学习向量量化(learning vector quantization,LVQ)相结合的识别方法。即采用主成分分析方法进行数据压缩,提取目标特征,然后利用学习向量量化人工神经网络,训练集进行训练,建立识别模板库。最后对三种飞机模型高分辨回波数据进行识别,结果表明,经过PCA-LVQ网络处理后,目标维数和网络规模均大大降低,且系统具有良好的识别性能。     

约束变尺度类算法（Ⅱ）——两步超线性收敛的广义投影梯度约束变尺度方向类

将Ｈａｎ－Ｐｏｗｅｌ和文献［１］中算法的思想有机的结合在一起，构造了广义投影梯度约束变尺度方向所满足的线性系统．从而建立了具有两步超线性收敛的广义投影梯度约束变尺度类算法Ｃ．该算法为统一算法模型Ａ提供了一个重要的子类．到此，统一算法模型Ａ已包括了Ｈａｎ－Ｐｏｗｅｌ算法和既约梯度、投影梯度型、广义投影梯度型约束变尺度类算法．从而形成了一个丰富的理论算法库．与此同时，这些算法也被自然的推广到非单调一维搜索的情形．     

含模糊参数的一维模糊概率随机变量

给出了分布列和密度函数含区间参量的一维区间概率随机变量和含模糊参数的一维模糊概率随机变量及它们的分布函数，数字特征的概念及定义。     

从一维方势阱看量子束缚体系能级的计算方法

本文以量子力学教学中最常用的体系“一维方势阱”为例子，系统地分析归纳了与量子束缚体系能级有关的各种常用的计算方法，分析了这些方法的特点和局限性。就已有的文献看，其中一些方法是我们首次应用于该体系能级的计算中的。     

一种基于Web Service的网络化优化下料系统

结合分析传统优化下料技术存在的问题,阐明了网络化优化下料的意义.在此基础上,提出一种新的基于Web Service的网络化优化下料系统,并对系统的构建过程、体系结构和运行机制进行了阐述.系统以Web 服务为中心,通过建立不同粒度的服务和支持多层次的服务调用,将网络化的多软件协同优化计算模型有机地融合到下料系统当中.实验表明本所提出的系统能有效地提高下料的总体优化利用率.     

一维双原子链晶格振动u2n＋1（q）≠u2n＋1（q＋2π／2α

对一维双原子链晶格振动的u2n 1(q)≠u2n 1(q 2π/2α谬误进行分析,给出了正确的关系式,进一步给出了一维三原子链晶格振动的波矢q振动模与相差一个倒格矢的振动模等同的有关关系式。     

基于Internet的二维优化下斜方法及其实现技术

二维优化下斜问题是一个NP－复杂性问题,每一种优化软件都是利用近似和启发式处理得到下料结果,不同的优化方法及其优化软件不同的某些数据结构可能效果并不理想,企业又不可能购进大量不同的优化软件来选优。针对以上问题本文提出了一种基于Internet的二维优化下料解决方法,并给出了该方法的具体实现技术。实验表明,该方法将明显提高二维优化下料的总体优化效果。     

一类二元神经网络的渐近行为

讨论了一类具自反馈二元时滞神经网络模型的渐近行为.根据信号函数的不连续性,我们将模型转化为几个常微分方程组来考虑,通过对建立的一维映射的迭代规律进行分析,得到了该神经网络模型的收敛性与周期解的存在性,描述了周期解的个数,分析了周期解的吸引性.这些结果对于设计网络模型有着重要意义.     

ROPP掩星数据反演软件及其精度分析

GPS掩星探测技术已成为地球大气和电离层探测的重要手段。介绍了无线电掩星数据反演地球大气参数的原理方法以及处理软件ROPP的功能和模块构成;并详细阐述了模块的算法原理。依据掩星探测几何关系,在球对称模式下利用ROPP软件进行参数配置,对COSMIC掩星数据进行预处理,由阿贝尔积分反演得到大气折射率廓线;并利用一维变分反演方法得到大气参数如温度、湿度和压强的廓线。反演结果图示说明,与CDAAC处理数据进行了比较和误差分析,分析表明折射率、温度、压强和湿度的吻合程度较好,30km以下折射率误差约在5%范围内;同时给出了误差的来源及分析。