吴消元法在精确求解电力系统潮流方程中的应用

应用吴消元法求得算例系统潮流方程的全部精确解，得到了其他方法难以得到的完整的Py、Qy曲线，包括低压运行曲线，并通过平衡点稳定性分析，得到节点电压状态参数空间中平衡点稳定与不稳定的区域分界．阐述了系统受大扰动后过渡到低电压运行状态的可行性，为电压失稳机理的探明提供了依据．     

积分中值定理的推广及在常微分方程中的应用

对定积分中值定理作出推广并应用于方程初值问题解的延拓，得出了关于解向右延拓的两个结果。     

最小二乘法在石油闪点检测中的应用

以铂电阻分度函数为基础，利用最小二乘法算法，给出了拟合多项式，很好地解决了石油闪点检测系统中铂电阻不平衡电桥法测温方案中的非线性误差，其方便性和实用性已在应用中得到验证。     

一类不确定非线性系统的鲁棒稳定控制器的设计

运用微分流形的分布为工具，先将一类多输入多输出不确定非线性系统通过对角状态反馈变换为一个状态矩阵为区间矩阵的不确定线性系统，把非线性系统的不确定性和对角状态反馈变换误差转化为区间矩阵。再对区间矩阵系统应用实对称矩阵集合的最小上界定理进行鲁棒控制器设计，从而达到对原非线性系统的鲁棒稳定控制。最后通过一个算例验征了该方法的有效性。     

煤吸附解吸电磁改性及定量分析

用容量法对焦作朱村矿变质无烟煤在不同频率的交变电磁场中吸附解吸特征进行了研究。实验结果表明：不同频率的交变电磁场作用下，煤吸附C02、N2仍旧符合Langmiur方程；交变电磁场减弱了煤的吸附能力，减小了吸附常数b值，但饱和吸附量(a值)基本上不变．是典型的表面改性现象，并从量的角度分析其改性的程度。     

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。     

模糊数空间上下确界的度量刻划

在模糊数空间上定义了一种新的度量，证明用这种度量可以对序有界的模糊序列的上、下确界进行刻划。     

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。     

Euler积分与Euler级数的推广

利用教学分析中的一些方法与技巧，将Euler积分与Euler级数进行了推广，其中包含许多典型而重要的积分与级数，且得到了大量新的积分公式与级数公式，并使之融为一个有机的整体。     

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