稳定焊接过程神经网络控制系统计算机仿真

建立了控制ＣＯ２焊飞溅的神经网络控制系统并对该系统进行了仿真．构成仿真系统的逆模型、正模型和差值模型均采用了改进的ＢＰ算法，用典型的样本集对这三个模型进行了训练，分析了影响仿真效果和响应品质指标的因素，初步确定了一种最佳的控制方式．     

电容层析成像

介绍了作在电容ＣＴ重建算法，测量装置方面所进行的工作，并较为详细地介绍一种基于网络理论的新算法，这种算法是将介质分布央射为一个电容网络，网络中的电容值直接与介质分布有关，为了解决从测量电极所测得的电容计算网络内容电容这一逆问题，分析和利用了附加的网络结构约束。将测量过程等效为相应的四端网络，利用迭代方法进行求解，得到了较好的实验结果。     

亚正定阵上的Minkowski不等式

对亚正定阵证明了一个Ｍｉｎｋｏｗｓｋｉ淡等式，从而推广改进了一些文献的结果。     

伴随阵的广义特征向量

给出了非奇异矩阵Ａ的伴随的广义特征向量的表达式。     

关于星—正则环的序

本文的目的是证明：一个星正则环Ｒ在星正交偏序下作成一个伪上半格．     

基于IDCT域的加窗全相位数字滤波器

为了改善直接基于逆离散余弦变换（IDCT）域设计的全相位数字滤波器（APDF）幅频特性，推导了IDCT域加窗APDF的设计公式．IDCT域加窗APDF是一种零相位数字滤波器．滤渡器设计实验表明，与加其他窗函数相比．依据此公式设计的基于IDCT域的加凯塞窗APDF能使滤波器达到更好的幅频特性，在相同频率采样点数的情况下．基于IDCT域设计的加凯塞窗APDF和传统频率采样法设计的FIR低通滤波器的幅频特性相比而言，其通带、阻带更平坦，过滤带更窄．     

一种秩方程的解

给出了X=Ad,w是秩方程rankWAW BC X=rank(WAW)的解的充要条件,其中A∈Cm×n,W∈Cn×m,Ad,w是矩阵A的加权Drazin逆,并推广了文献[2]中的结论。     

一类带弱奇异核的偏积分微分方程的数值解

给出了数值求解一类偏微分方程的一种一阶全离散格式。x方向采用Galerkin谱方法,t方向用拉普拉斯的数值逆求解。该方法选择适当的n可以达到所需要的精度。     

Drazin可逆算子在0点特征投影的刻画

研究了Drazin可逆算子在0点的特征投影,得到了两个结果:设A是Drazin可逆的,则Q=Aπ的充要条件是Q2=Q,AQ=QA,σ(AQ)={0}且A Q是可逆的;设E是与A可交换的幂等算子,A是Drazin可逆的且i(A)=k,那么下列条件是等价的:E是A在0点的特征投影;对所有的λ≠0,A λE是可逆的;AkE=0且对某个ξ≠0,A ξE是可逆的.     

基于贝叶斯推理的决策树模型

针对决策树（DT）模型缺乏概率背景这一问题，将贝叶斯推理引入DT模型，提出了一种基于贝叶斯推理的决策树（BDT）模型．在假定所含待定参量的先验与似然的前提下，借助贝叶斯推理获得参量的后验，然后运用逆跳马尔科夫链蒙特卡洛算法对后验抽样，最终求出样本属于某一类别的置信度，从而避免了武断判决．BDT模型以抽样代替拆分与剪枝操作，既直观又灵活，同时在抽样时考虑了不同的树结构与递归分割方案，使得分类准确率得以提高．仿真实验结果表明，BDT模型的平均分类准确率与DT模型相比提高了1．7％～3．5％．