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。     

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     

非线性技术的发展和现代教育

本文简要地介绍了近年来非线性技术的发展概况,及其在现代教育中的应用.     

Roth等价定理的一个推广

设F是其中心域上有限生成的体。推广了Roth WE等价定理，给出了F上的矩阵方程组 { A1X-YB1=C1;A2X-YB2=C2;AtX-YBt=Ct相容的一个充要条件。     

对流扩散方程Cauchy问题的概率求解

对流扩散方程在流体力学问题中具有重要作用.本文利用鞅的方法讨论了一类对流扩散方程Cauchy问题的概率求解.设{B_t,t≥0}是定义在d-维欧氏空间R~d中的标准Brown运动,b(x)=(b_1(x),…b_d(x)),c(x),(?)(x)是R~d上满足一定光滑性的函数.为简单起见,令.     

具有δ函数势的Schrdinger方程的解和广义函数的乘积

本文证明广义函数的乘积ε(x)δ(x)sinkx=0。利用这个结果我们证明ψ=(1-(c/2)ε(x))sinkx是schrodinger方程-(d~2/dx~2)ψ cδ(x)ψ=Eψ的解。     

平面刚架稳定问题的一种非线性分析方法

本文构造了既体现轴压力又体现侧向位移与轴向位移耦合因素的杆单元刚度方程,借助叠代逼近法处理非线性问题,综合杆件有限元分析的简便性与非线性分析方法的严密性,对受有水平和竖直均布载荷的单层与多层刚架稳定问题进行了研究,计算结果反映了多种因素对刚架力学响应的影响,得出有益的分析结论。     

3~k元域上的三次方程根的简况

Ｆ是一个３ｋ元域，ｘ３＋ａｘ２＋ｂｘ＋ｃ＝０是Ｆ上的三次方程。该文证明方程ｘ３＋ａｘ２＋ｂｘ＋ｃ＝０在Ｆ中有一根，或一根与二重根，或三个互异的根，或没有根。     

一类双曲型方程的周期边界问题

本文讨论方程u_(tt)-a_0u_(xx)a_1(u_x)~2mu_(xx)-a_2u_(xxtt)=f(X,t,u_x,u_t,u_(xt))的周期边界问题弱解的存在唯一性。