钢筋混凝土框架柱受力全过程分析

为了对在压弯剪复合受力情况下的钢筋混凝土框架柱进行合理的受力全过程分析，采用桁架—拱模型、协调备件和钢筋混凝土应力-应变关系，并结合最小势能法，经过计算机编程，进行了不同参数的框架柱在复合受力情况下的全过程分析，通过计算结果与国内不同参数的52个框架柱和46个约束梁实验结果的对比，数据吻合较好，取得了较为满意的结果，为规范的修订、设计及施工提供有益的参考。     

矩阵方程组[A1XB1,A2XB2]=[C,D]的最小二乘解

一类复合线性系统的数学模型归结为求解线性矩阵方程组[A1XB1，A2XB2]=[C，D]，但该方程组在一般情况下未必相容，因此研究其最小二乘解与研究其相容条件下的准确解同样具有重要意义，利用矩阵对的广义奇异值分解及Frobenius范数正交矩阵乘积不变性，给出了实矩阵方程组[A1XB1，A2XB2]=[C，D]的最小二乘解的求法及其解的表达式。     

组合预测模型的回归分析方法

给出求解组合预测权系数的回归分析方法，文章首先给出了基于最小二乘和最小一乘准则的线性回归组合预测模型，然后应用最小二乘原理得到权系数最小二乘估计值。由于最小一乘准则下，目标函数不可微，传统的优化规则方法无法求解，故文中提出用基于最小二乘的逐步变权方法进行求解。同时，还给出了百分误差绝对值最小为目标的组合预测模型及权系数求解方法。通过实例分析，表明组合预测模型的预测精度很高，回归效果很显著。     

线性方程组几种解结构

本文对线性方程组的一般解,最小二乘解、极小范数解和极小范数最小二乘解分别进行了讨论,并得出它们的表出形式。     

海南省高校科研资助项目（Hjkj200326）

记δ和α分别表示图G的最小度和独立数，1991年Faudree等人得到图G不相邻的任意2点x,y均有|N(x)∪N(y)|≥n-δ的Hamiltonian结果。1993年美国乔治亚州立大学的陈冠涛教授深化Fan条件并且得到满足1≤|N (x)∩N(y)|≤α-1的不相邻的任2点x，y均有max{d(x),d(y)}≥n/2的Hamiltonian结果。进一步改进Faudree等人的条件和综合陈冠涛教授的思路,研究满足1≤|N(x)∩N(y)|≤α-1的不相邻的任2点x,y均有|N(x)∪N(y)|≥     

一种基于自适应模糊滤波的语音增强方法

在语音识别和语者识别中，通常需要先将输入的语音信号进行去噪处理，这样可使识别的正确率大大提高，通常采用基于LMS算法和RLS算法的自适应线性滤波器来进行去噪。提出了一种基于自适应模糊滤波器的语音增强方法，该模糊滤波器是一种非线性滤波器，它在语音信号的特征域空间采用参数映射的方式来滤除噪声，并能够进行自适应结构调整和参数更新。实验结果表明，采用自适应模糊滤波器来滤除噪声比线性滤波器具有更好的效果。     

欧氏环中多个元素的最小公倍子

给出了在欧氏环中求多个元素的最小公倍子的一个矩阵方法，该方法可用来计算整数环Z中的最小公倍子和多项式环P[x]中的最小公倍式。     

提取正弦信号参数的非线性寻优最小二乘算法

提出一种非线性动态寻优的最小二乘算法(LMS)，以高效地估计正弦信号幅值、相位和直流偏置．利用随机逼近理论中的Kiefer-Wolfowitz定理，提高了非线性梯度法搜索LMS估计量极值的收敛速度．以整周期内采样均值为迭代初值，迭代步长的选择根据各参数的差异分别选取，并采用修正因子以加快迭代的收敛速度，设置最大步长防止算法溢出．仿真表明，在计算量相当的情况下，该算法参数估计精度明显优于传统LMS.     

基于人工神经网络的函数逼近法计量精度的提高

提出一种基于BP神经网络的提高激光干涉计量精度的数据处理方法，并将该方法与常用最小二乘法作二次曲线拟合进行比较。结果表明，用神经网络逼近函数方法，不但解决了光学干涉计量中像素尺寸以及图像采集卡空间量化误差对测量精度的影响，而且解决了目标函数多极值问题，从而干涉条纹可获得高于光敏像素级定位精度。最后将干涉条纹的光强精确地拟合出来，讨论曲线拟合误差，表明该算法具有很好的鲁棒性和自适应能力。     

电力负荷预测线性相关方程的最佳权重加权最小二乘法

针对电力系统负荷预测的一元线性回归模型，提出了基于加权最小二乘法建立相关方程的最佳权重法，与传统的最小二乘回归法相比较，该方法综合考虑x及y方向误差确定相关方程，所求相关方程不会因坐标系的选取而改变，结果较为客观，可作为电力负荷预测的一种新的补充方法。