一类奇异二阶边值问题的正解存在性

首次运用混合单调算子不动点的两点拉伸型条件．讨论了奇异二阶边值问题{-u″=a（t）f（u）＋λb（t）g（u）,；αu（0）-βt′（0）=0,γu（1）＋δu′（1）=0.在u0≤v0和u0≤≠v0情况下正解的存在性．     

增生型算子方程x+Tx=f解的具有混合误差项的迭代程序

设E是任意实Banach空间,T:E→E是Lipschitz增生算子,在没有条件limn→∞an=0之下,证明了非线性算子方程x Tx=f解的具有混合误差项的Mann迭代程序的收敛性问题,并提供了收敛率的估计.改进和推广了一些相关结果.     

一类高阶微分算子积的自伴性

主要讨论了由正则和奇异的2n阶对称微分算式生成的微分算子的积算子的自伴性,利用微分算子理论和矩阵计算,得到了I(I=[a,b]或[a,∞))上的积算子L=L2L1是自伴算子的充分必要条件.     

基于遗传算法的神经网络分类器优化设计

依据神经网络分类器的设计原理，设计了一种有效的遗传算法，实验结果表明：算法优化后的神经网络分类器不但学习速度快，还能保证分类精度．     

一类二阶拟线性时滞差分方程的非振动性定理

研究了一类二阶拟线性时滞差分方程的渐近性，并给出了特殊情况下，此方程存在A∞^c，Ac^0型非振动解的充要条件以及存在A∞^0非振动解的充分条件．     

多梯度流域变换算法与传统算法比较

流域变换是图像分割的有力工具，流域分割方法的性能主要依赖于图像梯度。文中利用传统单尺度梯度算子流域分割算法和多尺度形态梯度流域变换算法，分别作用于计算机视觉细胞图像和水果图像，结果显示传统分割算法和多尺度算子流域分割算法在不同的图像中显示出各自的优越性，第一种算法更适合于交叠区域不是很多，但质地不必十分均匀的图像；第二种则更适合于交叠区域较多，质地较均匀的图像。     

Hilbert空间H上正交射影对的性质

研究了Hilbert空间H上正则射影对的性质和结构,证明了两个正交射影P1,P2是可交换的(i.e.,P1P2= P2P1)两个等价刻画:(a)对某些p,q≥2及i,j=1,2,P(p;i)=P(q;j)成立;(b)对每一个p,q≥2及i,j=1,2,P(p;i) =P(q;j)成立.     

基于改进遗传算法的前向神经网络

针对遗传算法的主要算子———交叉算子 ,设计了新的交叉算子 ,使个体尽可能地分散在整个解空间 .在具体交叉操作中 ,产生随机个体参与交叉以更好地搜索新的解空间 .并提出了组合变异策略 ,假如对变异后个体隔代保护策略 ,构造了一个有效的改进遗传算法 .利用该改进遗传算法 ,构造了前向进化神经网络 .它综合了改进遗传算法优良的全局寻优性能和前向神经网络的非线性映射能力 .     

上升有序加权欧氏平均算子及其在决策中的应用

提出了一种上升有序加权欧氏平均 (AOWEA)算子 ,详细研究了它的一些优良性质 ,如 :单调性、置换不变性等 .给出了一种基于AOWEA算子的多属性决策方法 .最后通过实例说明了该方法的可行性和有效性 .     

非游荡性及Kato意义下的逼近

在略掉无条件基的情形下，以构造的方式，研究了l^1上单边(加权)后移位算子并推广了Salas的一个结果，使得它们在适当的条件下可构成非游荡算子；同时，从微分动力学中拓扑共轭的角度出发，证明了当Banach空间序列{Xn}≥1在Kato意义下逼近Banach空间X时，空间序列上的有界线性算子Tn，T的非游荡性在一定的条件可以相互保持，并得到几个相应的结果；进而为非游荡算子扰动问题的研究提供了一条思路．