基于遗传算法的模糊神经网络控制器在虚拟仪器中的实现

模糊控制技术在复杂的非线性控制过程中表现出优越的性能，神经模糊控制器的出现为自适应模糊控制设计开辟了新的途径。遗传算法由于具有不依赖于问题模型、全局最优、隐含并行性、高效率和解决不同非线性问题的鲁棒性等特点，能很好地用于神经网络的训练。两种方法综合使用，可以大大提高模糊神经推理控制系统的自学习性能和鲁棒性。通过应用Active X技术在Lab VIEW中调用和操作MATLAB的方法，实现了基于遗传算法的模糊神经网络控制器。     

二阶抛物问题的扩展混合元方法

对二阶抛物问题提出了一种新的混合元方法一扩展混合元方法．该方法能同时逼近未知函数、未知函数的梯度和流体的流量，较好地模拟了带有混合型边界条件的二阶抛物问题．通过数值分析进一步证明了未知函数、未知函数的梯度和流体的流量的最优L^2-误差估计。     

微粒群算法的研究现状及发展趋势

微粒群优化算法(PSO)是一种进化计算技术(evolutionary computation)．算法通过微粒间的相互作用发现复杂搜索空间中的最优区域。其优点是：计算速度快且简单易实现；缺点是容易陷入局部极值点，进化后期收敛速度慢且精度较差．本文对微粒群算法的研究现状进行了部分介绍，并对其研究的发展趋势进行了预测．     

建筑工程质量的多目标量化评价方法

依据建筑工程质量综合评价指标体系,利用层次分析法、最小二乘法和属性数学等方法,建立了综合评价模型,对建筑工程质量进行多目标综合量化评价.最后用实例验证了模型和方法的可行性.     

积分C半群的一种表示

用逼近的方法得出，积分C半群在满足局部Lipschitz连续的条件下可表示为一列C半群积分序列的极限，从而得出积分C半群与C半群的关系．     

基于Grover算法的量子多用户检测

经典的多用户检测技术，其求解最优解的时间复杂度为0(2n)，这是一个NP难解问题．在Pauli算子的基础上建立量子多用户信道模型，给出利用Grover算法的多用户检测解决方法．该算法的时间复杂度为O(√2n)，并且当2n足够大时，其错误的概率趋近于0．     

最优子种群实数编码遗传算法的研究

提出了最优子种群实数编码遗传算法理论，通过从种群中选出适应值最高的若干数量的个体，组成该代最优子种群，将最优子种群中的个体与种群中其它个体进行交叉变异，最优子种群中的个体间也进行交叉变异，从而产生新的种群．该遗传算法对于示例中多极值的问题非常有效，收敛速度也非常快．     

预应力混凝土局部受压问题理论分析与计算

扼要分析后张法预应力混凝土锚固区局部受压的应力状态，并对其破坏形态、承载力计算以及实际应用中局压公式存在的问题进行了有益的探讨。指出了现有预应力混凝土承载力计算的不足，并提出了改进方法。     

关于弱半根子群

证明了：①如果局部有限群G的每一个子群H是弱半根群且对任意P∈π（H）满足H≠H^p，那么G是局部幂零群而且每一个Sylow P-子群是有限群．②令G是一个P-群且exp（G）〈∞，如果│G：G^p│=∞，但是G的所有真子群是弱半根群，那么对任意xG^p∈G／G^p，其中xG^p不属于G／G^p的中心，有G=〈x〉^G G^p．     

特殊Finsler空间的测地映射

常曲率Finsler、局部Minkowski空间的测地映射是Finsler几何的重要问题。本首先获得了在Finsler空间测地映射下，常曲率Finsler空间保持不变的充要条件并推导了局部Minkowski空间经Finsler空间的测地映射仍然是局部Minkowski空间的充要条件，此外还推导出在测地映射下，Berwald空间等保持不变的新的充要条件．