同调谐振子广义Gazeau-Klauder相干态

利用Kimani-Daoud方法构造了同调振子的广义Gazeau-Klauder相干态,并对GK相干态的完备性以及由其构成的Hilbert空间进行了讨论.     

二维广义色散长波方程的显式行波解

用辅助方程法构建二维广义色散长波方程的精确解.经行波法约化方程,根据领头项分析,给出了这个模型的一个变换,利用非线性立方Klein-Gordon方程的解,获得二维广义色散长波方程丰富的显式行波解(包括孤波解,周期波解,雅可比椭圆函数解和其他精确平面波解).     

一类相依回归系统参数的广义两步有偏估计

本文提出了一类相依回归系统参数的广义两步有偏估计,证明了当设计矩阵呈病态时,广义两步有偏估计的均方误差小于两步协方差改进估计的均方误差.     

关于preinvex函数和pseudoinvex函数

本文讨论了可微的强invex函数和强pseudoinvex函数分别与其梯度的强不变单调和强不变伪单调的关系,得到了pseudoinvex函数在某些条件下可以等价prequasiinvex函数.证明了:若f关于向量值函数η是preinvex函数,且满足lipschitz条件,则y为f(x)的全局极小点等价于0∈(e)0f(y).     

闭算子的广义逆的扰动及其应用

本文讨论了闭算子的M-P广义逆的扰动,并由此讨论首项系数本质无界的二阶散度型椭圆型微分方程的最小范数极小二乘解的稳定性.     

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。     

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．     

对称可微广义V-I型多目标规划的对偶性

在V-I，型和几个广义V-I，型不变凸性情形的基础上，研究了一类非光滑非凸多目标规划的对偶性，给出了若干个弱对偶、强对偶和逆对偶定理．     

基于遗传算法的铁路车站到发线运用优化研究

针对车站到发线的合理运用问题，目前一般是由相关工作人员根据以往的经验知识进行手工编制，采用遗传算法对这种复杂的非线性组合优化问题进行研究．以成都车站为例，利用遗传算法对到发线安排进行优化，其结果表明优于人工安排。     

一类非光滑广义凸多目标规划的最优性条件

首先利用K 方向导数, 给出了一类非光滑广义凸函数和K 稳定点的概念, 并在一定条件下, 讨论了K 稳定点和(弱)有效解之间的关系. 然后讨论了一类非光滑广义凸多目标规划的最优性条件.