一类具有Logistic项的反应扩散方程的显式精确解

文章借助两个推广形式的Riccati方程组和Maple软件,得到了种群生态学中的一种常见的具有Logistic项的反应扩散方程的显式精确解,包括各种形式的孤立波解和三角函数周期解,其中很多的解在现有文献均鲜见报道.     

土壤水、热和溶质耦合运移研究进展

总结和概括了国内外土壤水热耦合运移、土壤水和溶质耦合运移及土壤水、热和溶质耦合运移研究的基本理论和代表性成果。Philip-De Vries和De Vries的土壤热耦合运动方程与Taylor-Cary基于不可逆热力学定律的线性流动方程是土壤水热耦合运移研究的两种主要理论。土壤水和溶质迁移的数学模型，可分别由水分运动、溶质运移两个方程耦合组成。Nassar关于土壤水、热和溶质耦合运移理论的研究取得了一定进展。在此基础上，探讨了土壤水、热和溶质运移耦合系统需要进一步研究的问题。     

一类非线性双曲型方程混合问题的解的熄灭

主要讨论了一类非线性双曲型方程的混合问题的解在一定的条件下具有熄灭性质。     

第二类Fredholm积分方程的多项式多投影算法

主要讨论第二类Fredholm积分方程的多项式多投影算法.算法应用到Galerkin方法和配置法两种情况,并证明当核函数和方程的解具有一定的光滑核性时,多投影算法的近似解及其迭代解的精度分别是一般有限维投影法近似解的三倍和四倍,表现出算法具有非常高的超收敛性.     

平面图四色问题的一个必要定理

本文从逻辑推理角度讨论了关于四色问题的一个必要性定理。     

利用托马斯—费米方程对晶体平面沟道场的研究

根据同一晶向的晶面具有平移周期对称性，将托马斯－费米方程引入晶体的平面沟道中求解Si(110）平面沟道内的电场；然后把求得的结果用于计算平面沟道临界角。结果表明：用托马斯－费米方程求得的平面沟道场能较好地描述Si（110）平面沟道内的电场特征。     

探索国有企业自组织非线性发展模式

新世纪国企创新发展模式具有非线性复杂巨系统动态变化的显著特征，将系统辩证法思想用于分析国企改革与发展这个系统化问题时，特别值得借鉴的新观点是：自组织、分叉和非线性三种观点，适应国企创新发展需要，必须更新思想观念，实现组织结构和运行状态的根本性转变。     

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。     

一种基于模糊规则的非线性系统快速模糊辨识方法

针对以往模糊建模方法中算法中算法过于复杂的问题，提出了一种简单而有交的复杂系统模糊建模新方法。该方法是基于输入空间的模糊划分，计算给定样本在各模糊子空间的隶属度，并列用卡尔曼滤波算法辨识模糊模型的结论参数。整个辨识过程与模糊聚类方法和误差反馈学习方法相比所需的CPU时间最短。最后通过著名的Box-Jenkins煤气炉数据仿真结果证明了该方法的有效性与实用性。     

基于径向基函数神经网络的燃料电池温度非线性建模与预测

针对现有的熔融碳酸盐燃料电池（MCFC）模型过于复杂的弊端，本文应用RBF神经网络辨识方法建立了MCFC的温度非线性模型。简要分析了MCFC电堆的温度特性，讨论了应用RBF神经网络进行多输入／多输出非线性系统建模的主要问题，并详细给出了其辨识结构，算法和模型训练方案，应用仿真对建模的有效性和建模精度进行了检验，并与BP神经网络辨识的效果进行了对比，仿真结果证明RBF神经网络远比BP神经网络收敛得快，应用RBF神经网络辨识方法对MCFC电堆建模是可行的，它避免了用复杂的微分方程组来描述MCFC，通过神经网络可快速地得到其输入同特性，它为MCFC温度的在线预测和在线控制奠定了基础。