首达渗流中关于时间常数μ的上界估计

对2维首达渗流的时间常数μ给出了一个上界估计．     

发酵过程混合神经网络模型及其仿真

提出了一种新型的发酵过程混合神经网络模型，该模型由非线性神经网络和线性神经网络两部分组成，由于非线性神经网络采用结构具有线形式的Flat网络，两个网络能够合并为同一表达式，并具有线性形式，可采用线性最小二乘法求解网络权值，与串联结构及串并联结构混合神经网络模型相比，该模型训练方式简单，并可方便地使用在线辨识算法。     

基于变神经网络的非线性最小方差预测控制器

提出基于变神经网络学习动态系统参数的最小方差预测控制器。其目的是通过在线学习 ,使控制器(MVPC)能适应被控对象参数变化和非确定性。提出的变神经网络由两部分组成 ,一部分是线性神经网络 (LNN) ,作为被控对象局部线性动态模型 ,另一部分是多层交叉回归神经网络 (DRNN) ,它近似为非线性动态模型。由于引进递推最小方差算法 ,本控制器运算速度相当快。仿真结果表明所提方法对非线性系统自适应控制是有效的     

管理系统的最经济控制问题

依据最经济控制问题的概念及其对无确定性数学模型系统分析存在的局限性，对现代管理系统最经济控制问题，提出了在满足系统基本要求前提下。实现控制功能及品质与控制成本比最佳或最划算的模型定义，并对管理系统的可靠性、ABC管理法、WSR方法论等方面的可靠性成本、运行成本和最佳收益等最经济控制问题进行了研究．     

广西建设抽水蓄能电站的必要性和效益

广西电网需电量迅猛增加，峰谷差越来越大，迫切需要大量调峰容量。由于广西电网电源结构不合理，水电站调节性能差，枯水期出力小，火电机组最小技术出力高，电网调峰能力不足，汛期基荷容量过剩，造成低谷时大量弃水。建设抽水蓄能电站可以发挥其调峰、填谷双重作用，是当前解决电网调峰行之有效的最佳措施，应加紧实施。     

一类新的Meyer—Konig—Zeller型算子对有界变差函数的点态逼近度

本文应用概率论方法研究文（１）引入的一类新的Ｍｅｙｅｒ－Ｋｏｎｉｇ－Ｚｅｌｌｅｒ型算子Ｍｎ（ｆ，ｘ）逼近区间（０，１）上有界变差函数的点态估计。     

有限个正整数的最均匀三划分存在性及必要条件的推广

将有限个正整数的最均匀三划分的存在性及必要条件推广到最均匀 K 划分.     

实时实现MPEG2运动估计的DSP处理系统

本文根据ＭＰＥＧ２的图像标准与要求，利用若干大规模集成电路芯片，设计了实时实现活动图像运动估计的ＤＳＰ处理系统板，通过序列图像的测试，证明其工作正常，性能可靠，完全符合ＭＰＥＧ２的技术规范，从而为我国近期实现ＭＰＥＧ２的编解码系统、乃至ＨＤＴＶ实验系统在硬件方面打下了良好的基础。     

最大成键能原理及其应用

本文提出了最大成键能原理。由此出发，求出相应的最大成键能分子轨道及成键能，并得到了分子中各原子间的成键能，这些可以很好说明分子的成键和分子吸原子间键强度的性质，与实验事实吻合。同时，还可以得到分子的Ｍｕｌｌｉｋｅｎ＇ｓ布居数，与通常的ＬＣＡＯ－ＭＯ方法一致。