利用基因重组策略改进遗传算法

为了克服标准遗传算法的早熟现象，提高遗传算法的全局收敛性，提出了一种基于基因重组策略的遗传算法。该算法定义了一种新的交叉算子，即移位逻辑交叉算子(包括蝶形移位交叉算子和洗牌移位交叉算子)，用它们对染色体的部分基因实现有规律的交叉重组。实验结果表明，该算法比经典的遗传算法具有更好的收敛性和稳定性。     

挖掘大型数据库中的Apriori算法及其改进

指出了Apriori算法是一种有效的关联规则挖掘算法，分析和探讨了Apriori算法，并给出了该算法的实现思想，通过实例说明了算法的执行过程，提出了对Apriori算法进行改进的一些方法：散列、事务压缩、划分、选样及动态项集计数。使用这些技术提高了算法的效率。     

移动分布式数据库系统中合作事务恢复技术

形式地给出了合作事务定义及事务间由于消息交换而形成的各务间的检验点依赖和恢复依赖，基于这些定义，某一事务记检验点时，所有检验点依赖于该事务也记检验点，当某一事务恢复时，所有恢复依赖于该事务的事务也恢复到其检验点的状态，开发了一种适合于移动环境的事务恢复技术，；在事务正常的消息传送中，通过额外的一点带宽附加传送事务间的依赖关系，在事务记检验点时，尽可能并行地通知所有相关的事务记检验点，实验表明，该事务恢复技术能减少系统检验点的响应时间，提高系统的恢复速度及系统吞吐率，对网络带宽的要求基本没有增加。     

集群系统的单一系统映像研究

提出了一种集群网络服务器单一系统映像的结构，即Glosim系统．该系统在操作系统内核层通过修改与IPC对象、进程信号相关的系统调用，提供全局系统映像服务，支持全局IPC对象，包括消息队列、信号量及共享内存，同时引入全局工作进程概念，透明地提供SSI服务，并与LVS和SIOS配合，实现了集群系统的高性能单一系统映像．     

具时滞的细胞神经网络的全局稳定性的新定理

提出了判定具有时滞的细胞神经网络渐近稳定性的一条新定理，可以证明，该定理的结论使得直到目前为止的所有全局渐近稳定性定理或推论均为其特例，并且证明简单，条件判定也较容易实现。     

关于一类离散时间神经网络模型的稳定性

考虑一类离散时间神经网络模型的稳定性，得到了模型的平衡解是渐近稳定的充分必要条件。     

一类带有因病死亡率的SIS流行病积分模型的分析

本研究一类带有因病死亡率的SIS流行病积分模型，得到地方病平衡点存在的阈值，当该阈值小于1时，无病平衡点是全局吸引的，当该阈值大于1时，给出了地方病平衡点局部稳定的充分条件。     

一类含捕食者-食饵系统解的渐近性

应用周期上，下解方法讨论一类含捕食者-食饵系统的解的长时间渐近行为。     

非线性规划含三个参数的一族梯度投影法

利用偏斜梯度给出非线性不等式约束规划的含３个参数的一族梯度投影法．证明了方法的全局收敛性，并分析了算法族的几个有价值的特例．     

全局最优化的平滑积分变换方法Ⅰ基本思想和理论框架

提出了解决全局最优化中多极小问题的平滑积分变换方法．通过平滑积分变换将目标函数平滑变形，充分变形后的目标函数将仅有一个极小，沿该极小在变形过程中的轨迹回溯即可找出其对应的原始目标函数的一个较深且较宽的极小．研究了平滑积分变换的数学性质并提出了不依赖局部极小化算法的极小追踪技术．