多层前向网络在非均匀介质参数识别中的应用

将多层前向神经网络技术和计算力学方法相结合应用于非均匀介质参数识别,提出了一种新的Ｓｉｇｍｏｉｄ函数,使用前网络能较好实现全局最优逼近,采用有限元法获得神经网络训练所需的样本集,然后通过实测点的位移值用三层人工神经网络对非均匀介质进行参数识别,计算机数值实验表明,这种方法是有效的,所得结果具有相当的精度。     

环向加筋圆柱壳轴向不均匀冲击响应

对轴向不均匀冲击载荷下环向加筋圆柱壳的动力响应进行了研究,在考虑了壳体及加筋肋骨骨的剪切变形和转动惯性的情况下,运用Ｈａｍｉｌｔｏｎ原理推导出壳体－肋骨系统的运动方程,并且采用一种半解析有限差分法进行求解,着重探讨了加筋肋骨对环向加筋圆柱壳动力响应的影响。     

QCD真空凝聚与夸克,胶子相互作用的非微扰三点顶角函数

利用格林函数方法,借助于固定点规范条件,导出了ＱＣＤ物理真空中夸克,胶子凝聚对夸克,胶子三点相互作用顶角的修正,得到了非微扰夸克,胶子相互作用行为奠定了基础。     

正蕴涵BCK-代数的伴随半群

本文讨论了正蕴涵BCK－代数的剩余刻划;证明了具有条件（S）的正蕴涵BCK－代数的伴随半群是一个下半格。     

Hopf模代数结构

引进Ｈｏｐｆ模代数的概念,研究了Ｈｏｐｆ模代数的结构,证明了Ｈｏｐｆ模代数等价于Ｓｍａｓｈ积,从而给出了Ｓｍａｓｈ积的一种新的刻划。     

电站锅炉故障诊断系统的广义故障树知识表示方法

故障诊断知识表示是知识处理中最基本的一个问题,其目的在于把领域诊断专家的知识以一定的表达范式表示出来。针对电站锅炉的故障诊断问题,提出了面向对象基于框架、规则、模型与过程集成的广义故障树知识表示方法。它是在故障树的基础上,以诊断对象为中心,应用面向对象技术将多种单一的知识表示方法集成一种混合的表示形式,并给出电站锅炉系统广义故障树诊断对象描述实例。这种知识表示方法具有简洁、灵活、透明,且易于诊断推理的特点。     

M-ary 正交调制 DS/CDMA 在衰落信道中的性能分析

讨论了Ｍ－ａｒｙ正交调制ＤＳ／ＣＤＭＡ系统在瑞利及莱斯衰落下的误码性能。采用理论分析的方法,推导出了在瑞利及莱斯衰落下ＤＳ／ＣＤＭＡ系统误码率的闭式表达,理论分析与数值积分结果相符。对于实际信道功率时延曲线为指数衰减的情况,讨论了不同指数衰减率对系统性能的影响,并就分集接收方案及不同系统参数的影响也作了分析。结果表明随着指数衰减率的增加和莱斯参数的减小,误码逐渐增大;而随着分集的加入,系统误码性能可大大改善。     

广义smash积

引入了广义ｓｍａｓｈ积的概念,讨论了它的性质,推广了Ｙ．Ｄｏｉ有关方面所作的工作,改进了Ｙ．Ｄｏｉ的一个同构定理。     

关于代数体函数Borel方向的判定方法

本文利用角域内代数体函数的一个基本不等式,导出了代数体函数Ｂｏｒｅｌ方向的一个充分条件和一个充要条件     

C^＊—代数中的正逼近

讨论了Ｃ＊－代数中的正元逼近问题,研究了逼近度的一系列性质;应用Ｃ＊－代数的万有表示和Ｈａｌｍｏｓ关于正算子逼近的结果,证明了Ｃ＊－代数中的任一元都存在最佳正逼近并且给出了最佳正逼近的表达式。