前向神经元网络的子波表示

基于函数逼近，对前向神经元网络中非线函数与子波变换中母函数的关系进行了分析，推出了前向神经元网络的子波表示，指出两种方法应用于Ｌ＾２（Ｒ）空间函数逼近时是一致性，最后给出了两个前向神经元网络的子波表示，函数逼近实例验证了本结论的正确性。     

反正切函数的快速计算方法

给出了反正切函数的快速、高精度的计算方法，其基本策略是按照二进制定点表示的特点，将计算区间转换成易求值的区间，然后利用低次逼近法进行计算．该方法计算量小，其计算精度可达到１０－８．     

一种基于模型逼近度的变步长BP算法

从步长选择的角度出发，提出了一个基于模型逼近度的变步长ＢＰ神经网络学习算法。数值结果表明该算法具有良好的收敛速度。     

基于神经网络计算的子波变换实现

本文首先阐明了子波变换理论利用可变时域和频域分辨特性表达信号、获取信号特征的原理，提出了利用神经网络计算方法计算子波变换系数的新方法，并讨论了与人视觉系统密切相关的子波变换神经元的特性，提供了计算机仿真子波变换信号的结果。理论分析和实验结果表明，子波变换不仅具有对信号多分辨表达的特性，而且可以有效地压缩被处理信号。     

热传导方程反问题的存在性（Ⅱ）

讨论了下述热传导方程Ｕ－△μ＋ｑ（ｘ）μ＝ｆ（ｘ，ｔ）ｕ（ｘ，０）＝０其中ｑ（Ｘ）＞０为未知函数，在附加条件μ（ｘ，Ｔ）＝ｈ（ｘ）下反问题（μ，ｑ）的存在性。用Ｇａｌｅｒｋｉｎ逼近方法和拓扑度理论得出了反问题的存在性定理。     

IC中心设计的一种改进方法

本文利用回归模型作为ＩＣ的影象模型，按照控制变量Ｍｏｎｔｅ－Ｃａｒｌｏ分析方法进行ＩＣ成品率估计，将一维搜索法与随机逼近优化法相结合进行ＩＣ中心设计，实例证明了该方法的可行性和实用性。     

Banach空间中增生型非线性方程解的迭代逼近

本文讨论非线性算子方程ｘ＋Ａｘ＝ｆ，ｘ∈Ｄ（Ａ），ｆ∈Ｘ，解的迭代逼近，其中Ｘ为ＵＷＰ（ｂ）型Ｂａｎａｃｈ空间，Ａ：Ｄ（Ａ）Ｘ→Ｘ为ｍ－增生算子。     

一类具有负指标的二阶椭圆型方程组的非线性边值问题

本文应用广义解析函数和积分算子理论、Newton方法和逐次逼近法,在一定的假设条件下,给出了负指标情形的非线性边值问题可解性的证明.     

多通道相量信号实时测量的一种方法

本文给出一种实时测量相量信号的新方法。由于采用了多项式逼近和计算机辅助测试技术,该法此常用的模拟电路方法具有显著的优点。文中叙述了此法的工作原理、系统组成、程序设计和误差分析等,并举例说明了该法的有效性。     

Hermite插值多项式的逼近

研究了Hermite插值多项式H_(2n-1)(f,x)的二阶导数逼近问题.