任意正交变换下的全相位等效FIR滤波器的构造

为减小正交变换滤波法的计算量并扩大滤波范围，将全相位数字滤波概念推广到任意正交变换．在引入重叠基矩阵的基础上，提出了加窗全相位等效FIR滤波器系数向量的计算通式．严格推导出常用的离散傅里叶变换、离散余弦变换和离散沃尔什变换下的全相位FIR滤波系数的具体表达式．仿真实验表明，全相位滤波可消除截断误差，基于正反变换的N阶全相位滤波结构与长为2N-1的全相位等效FIR滤波器完全等价．     

基于IDCT域的加窗全相位数字滤波器

为了改善直接基于逆离散余弦变换（IDCT）域设计的全相位数字滤波器（APDF）幅频特性，推导了IDCT域加窗APDF的设计公式．IDCT域加窗APDF是一种零相位数字滤波器．滤渡器设计实验表明，与加其他窗函数相比．依据此公式设计的基于IDCT域的加凯塞窗APDF能使滤波器达到更好的幅频特性，在相同频率采样点数的情况下．基于IDCT域设计的加凯塞窗APDF和传统频率采样法设计的FIR低通滤波器的幅频特性相比而言，其通带、阻带更平坦，过滤带更窄．     

一种求解容量制约下交通网络流模型的新梯度方法

容量制约下的交通网络流模型是一个非线性规划问题，表现为在路段容量约束条件下的用户均衡网络的优化，这个模型能够描述交通网络的拥挤特征．容量制约下的交通网络流模型可以转换成传统的用户均衡模型的形式，为此对于任意一个给定的结点对，定义了一个新梯度，这个新梯度等于所有使用路径的费用的均值．利用新梯度的特征，并结合惩罚函数方法，可以获得容量制约下的交通网络流的解．数值实验表明所提出的方法表现出优良的收敛性能．     

密度演化方法在概率分布估计中的应用研究

利用密度演化方法，提出了随机变量概率分布估计的一个新方法．在此方法中，构造一个与基本随机变量相关的虚拟随机过程，使得基本随机变量成为该随机过程的截口随机变量．利用独立随机抽样的样本值，即可获取虚拟随机过程的瞬时概率密度函数，进而获得随机变量的概率密度函数估计．以约束混凝土极限应变的试验与理论预测值之比值为例，进行了概率密度函数估计．     

动态小生境遗传算法在多模函数优化中的应用

提出一种基于动态小生境技术的自适应遗传算法．算法的进化过程中，通过物种的辨识和保存过程确定小生境的峰值，引入个体趋向于高适应度的方向这一控制参数控制搜索的方向，采用自适应调整种群距离的方法控制搜索的范围，大大提高了搜索效率．仿真试验表明，该算法能够很好地保持解的多样性，同时具有很高的全局寻优能力和收敛速度，适合求解复杂多峰函数优化问题．     

基于短期预测的追捕方法

针对具有安全区的追捕逃避问题,抛开参与人是否理性的假设,提出了一种基于短期预测的追捕方法.由参与人短期内状态空间有限和伪蒙特卡罗方法原理阐述了进行短期预测的可行性.追捕方法的流程为:追捕方先根据物理条件限制预测双方的短期状态;根据反映对抗态势的特征计算出对手处于某状态时自身某状态的收益,并由此进一步获得针对同时刻对手各个状态的自身某状态的综合收益;估算出自身各个预测状态的综合收益后,选取某个状态作为短期目标,执行能到达该状态的行为.结合足球机器人一对一对抗的实践进行了仿真,结果表明该方法有效.介绍了在自主式足球机器人上应用基于短期预测的追捕方法的初步实验,证实该方法具有一定的实际应用价值.     

平面近Hamilton系统的Melnikov函数与Hopf分支

考虑一般平面近Hamilton系统和平面三次近Hamilton系统的Melnikov函数M（h），分别给出其M（h）表达式，并将所得结论应用于某些平面近Hamilton系统，分析其Hopf分支．     

一种秩方程的解

给出了X=Ad,w是秩方程rankWAW BC X=rank(WAW)的解的充要条件,其中A∈Cm×n,W∈Cn×m,Ad,w是矩阵A的加权Drazin逆,并推广了文献[2]中的结论。     

混合分布在枯水流量频率分析中的应用研究

概述了枯水频率分析的研究进展,采用低定量取样,应用负二项和指数分布分别拟合低定量系列的年发生次数和量级构成混合分布,并与皮尔逊Ⅲ型（P-Ⅲ）分布进行比较.实测枯水流量系列的计算结果表明：混合分布的拟合和预测效果较好,要优于采用年最小流量取样和P-Ⅲ分布的枯水频率分析;基于低定量取样的分布可利用更多枯水流量信息,具有更强的物理相关性.     

一类二次方程边值问题的奇摄动

本文利用边界层函数法对二次方程奇异摄动边值问题存在内部层时的解的存在唯一性进行了详细的讨论,并给出其一致有效的渐近估计.