发酵过程混合神经网络模型及其仿真

提出了一种新型的发酵过程混合神经网络模型，该模型由非线性神经网络和线性神经网络两部分组成，由于非线性神经网络采用结构具有线形式的Flat网络，两个网络能够合并为同一表达式，并具有线性形式，可采用线性最小二乘法求解网络权值，与串联结构及串并联结构混合神经网络模型相比，该模型训练方式简单，并可方便地使用在线辨识算法。     

Ｗeak（S）—积分的极限定理

在引进了Weak^*(S)－积分的基础之后，对Weak^*(S)－积分的极限定理进行研究，并给出了两个重要的Weak^*(S)-积分的积分极限定理。     

氢键分子系统的二分量孤子偶模型中的非谐特性

以氢键分子系统中二分量孤子模型为基础，采用直接微扰方法，研究了氢键系统中非谐相互作用下扭结孤子偶的运动特性，获得了3次方到4闪方非谐项古孤子偶的非对称解，计算了源于非谐项下孤子偶的能量，与实验观察相一致。     

基于变神经网络的非线性最小方差预测控制器

提出基于变神经网络学习动态系统参数的最小方差预测控制器。其目的是通过在线学习 ,使控制器(MVPC)能适应被控对象参数变化和非确定性。提出的变神经网络由两部分组成 ,一部分是线性神经网络 (LNN) ,作为被控对象局部线性动态模型 ,另一部分是多层交叉回归神经网络 (DRNN) ,它近似为非线性动态模型。由于引进递推最小方差算法 ,本控制器运算速度相当快。仿真结果表明所提方法对非线性系统自适应控制是有效的     

利用初等变换求极大线性无关组

给出利用矩阵的初等变换求极大无关组的方法 ,并从理论上加以证明 .此法简单易行 ,且计算量小 .     

Y32－300型四柱式压力机工作台的设计

利用弹性力学的变分原理，对Ｙ３２－３００型四柱式万能压力机主机工作台的强度和刚度进行了研究，并给出了估算其变厚度的实用方法。     

线性驱动下一级相变的重正化群理论

把重正化群理论应用于一受外场驱动而发生一级相变的系统中，结果表明，与有序化过程一样，该系统也由零温不动点所决定，并得到磁化强度及结构函数的新的动力学标度关系．由此可获得滞后回约面积与变场速率的标度关系．     

具有δ函数势的Schrdinger方程的解和广义函数的乘积

本文证明广义函数的乘积ε(x)δ(x)sinkx=0。利用这个结果我们证明ψ=(1-(c/2)ε(x))sinkx是schrodinger方程-(d~2/dx~2)ψ cδ(x)ψ=Eψ的解。     

关于力学体系广义能量积分的讨论

通过典型例子对力学体系广义能量积分的物理意义进行了讨论,并指出对存在广义能量积分的力学体系,使用广义能量积分与使用能量积分一样,是解决力学问题的一条捷径.