局部核方法及其应用

核方法是机器学习中一种强有力的学习算法.多个领域的实践表明，通过将领域知识嵌入到核函数中，一般会得到比较好的学习效果. 从微分流形的观点讨论了机器学习中全局信息与局部信息的关系，并提出了一种嵌入局部有意义信息的核方法.文本分类的实验结果表明，与其它几个分类算法相比，它具有较高的性能.     

广义分离变量非线性非自治系统的部分变元全局稳定性

利用一般分离变量Lyapunov函数方法 ,讨论了一类非线性非自治系统的解关于部分变元的全局稳定性 ,得到了保证平凡解关于部分变元全局稳定的几个充分性条件     

带扰动项微分方程零解稳定性定理的推广

运用李雅普诺夫第二方法研究扰动微分方程零解稳定性，得到若干定理，这些定理推广了么秉春在《数学年刑》(A辑)1990年第5期上的相应结果。     

非线性系统的积分变结构间接自适应模糊控制

讨论了一类不确定非线性系统的间接自适应模糊控制问题 .基于变结构控制原理 ,并利用具有线性可调参数的模糊系统去逼近过程未知函数 ,提出一种具有监督控制器的积分变结构自适应模糊控制方法 .该方法通过监督控制器保证闭环系统所有信号有界 .进一步通过引入最优逼近误差的自适应补偿项来消除建模误差的影响 .理论分析证明了跟踪误差收敛到零 .仿真结果表明了该方法的有效性     

蚁群算法的全局收敛性研究及改进

针对蚁群算法(ACA)寻优性质优良,但搜索时间长、收敛速度慢、易限于局部最优解,从而使其进一步推广应用受到局限的问题,对算法的全局收敛性进行了深入的理论研究,并从改善全局收敛性的角度对算法作了一系列改进,最后对Bayes29这一典型的TSP问题进行了仿真实验。实验结果证明,改进后的蚁群算法具有很好的全局收敛性能。这为蚁群算法的进一步理论研究打下了很好的基础,对其在各优化领域中的推广应用具有重要意义。     

一类含分布时滞的扩散周期竞争模型的渐近性质

研究了一类非自治的含分布时滞和斑块迁移的周期Lotka-Vloterra竞争模型，所采取的研究方法是通过建立适当的 Lyapunov泛函，对模型进行定性分析，获得其正周期解一致持久和全局渐近稳定等渐近性质．     

一阶脉冲时滞微分方程解的全局存在性

考虑具有变时脉冲的时滞微分方程初值问题x′(t)=f(t,x(t-h)),t≠τk(x),Δx=Ik(x),t=τk(x),k=1,2,…，x(t)=φ0(t),t∈[t0-h,h0],x(t0 0)=x0,获得了其解全局存在的充分条件     

全球二氧化碳温室效应演化性态的胞映射方法研究

运用简单胞映射方法和Saltzman大气模式对大气环境中导致温室效应的CO2气体的复杂演化非线性非平衡态动力学行为进行了全局分析.研究表明:在胞映射构成的相空间中得到离散化大气环境系统两个全局吸引子,一个是稳定态吸引子,另一个是非稳定态吸引子.分析相平面中多步吸引域的运动轨迹发现:Saltzman系统在相平面中的运动轨迹呈稳定螺旋.通过改变CO2浓度参数,考查了全局吸引子在相平面中的移动趋势,同时推断出系统的全局稳定性关于CO2浓度的变化趋势,且当CO2浓度处于特定区间时,系统吸引子周围出现新的极限环吸引子,说明系统存在周期振荡行为.     

具阶段结构捕食开发模型的全局渐近行为

考虑一类具有阶段结构捕食开发模型,运用特征根分析法和迭代法得到了系统惟一正平衡点全局渐近稳定的简练条件,进一步分析了最优收获策略问题.并举例说明所得结论.     

具有时滞和扩散的捕食与被捕食系统

报道了一类带有扩散和时滞的捕食与被捕食系统，分析了系统的非负不变性，边界平衡点性质及全局渐近稳定性．在这个系统中，随着时滞的增加，时滞能引起稳定性，不稳定性现象．