基于PCA的概率神经网络模式分类方法

研究了概率神经网络隐单元主要分量的选取方法。这些方法的概率神经网络比原来的网络大大降低了隐单元数，并且带来分类测试时间减少的增益。最后，就模拟和实测两组数据进行了计算机仿真，实验结果证实了这种方法的可行性。     

离散幅度信号分析方法及其应用

研究离散幅度信号的分析方法。提出任意连续信号的二比特量化重构定理，建立了以信号量化精度作为尺度的多分辨率分析的概念，还分析了离散时间信号用二比特序列重构时的奇异点和求余效应。在实际信号处理应用中，用二比特量化重构定量，提供了一种有效的压缩编码方法，还利用量化精度多分辨率分析方法，实现了高速实时检测。理论和实验证明，提出的离散幅度信号分析方法是一种简单、有效的并行信号分析方法，尤为适于硬件实现。     

提高非嵌岩人工挖孔灌注桩承载力的方法—沿桩身设置多个嵌坎

对非嵌岩人工挖孔灌注桩提出采用多节扩头，即沿桩身设置多个嵌坎的方案，对于提高单桩竖向承载力，具有显著的经济技术效益，可拱设计时参考。     

多暗孤子相互作用规律

本文对多种注入条件下的多暗孤子的传输过程进行了数值模拟，并与双暗孤子相互作用的解析结论进行比较，得到了一些有益于光纤通信系统的规律。     

矿井通风系统多目标模糊优化的数学模型

按目标分层，用分层模糊优选理论对矿井通风系统设计方案进行优选，分层时允许评价因素重叠，从而便于确定目标与评价因素的权重。本研究成果已应用于中条山有色金属公司胡家峪铜矿通风系统优化研究中，同时本文的方法也可以应用于其它领域中的类似问题。     

用计算一试验交互法处理带有不确定度的导热问题

将最小二乘法原理应用到一维导热问题中，来尝试计算试验交互法作为一种数据处理工具的潜在能力，并指出此方法可降低试验的不确定度，求得测试值和数值计数的最近真值及其不确定度．     

关于K—可换性与K—正规性

本文证明了对实自共轭迹类算子有Ｔｒ（（ＡＢ）＾２＾ｎ）≤Ｔｒ（Ａ＾２＾ｎ，Ｂ＾２＾ｎ），即Ｋ＝２＾ｎ情形下的Ｈｉｌｂｅｒｔ空间中Ｂｅｌｌｍａｎ不等式；定义了Ｋ－换位子，讨论其若干性质；并给出Ｔｒ（（ＡＡ）＾２＝Ｔｒ（Ａ＾２Ａ）＾２的充要条件，等价定义了正常迹类算子。     

线性常微分方程组多点边值问题的插值矩阵法

本文构造了插值矩阵法求解线性混合阶常微分方程组多点边值问题的基本理论，并制作了该法的ＯＤＥ求解器ＩＶＭＯＤＥ，演示了数值实验。     

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。     

软件测试的一种数学优化方法──由Fokker Planck方程得到的Markov链算法

从数学优化角度对软件测试问题进行探索性研究，将软件测试中的结构测试问题转化为一个组合最优化问题，然后利用Ｆｏｋｋｅｒ－Ｐｌａｎｃｋ方程的离散形式而得到的Ｍａｒｋｏｖ链为基础的一个算法求解．最后给出了几个测试实例的部分数值结果。