关于具有双线性形式的一般强拟变分不等式的迭代算法

研究具有双线性形式的一般强拟变分不等式的逼近解的迭代算法．概括了在该领域中作为特例的若干熟知的结果．推广与改进了Ｎｏｏｒ，Ｓｉｄｄｉｑｉ与Ａｎｓａｒｉ及Ｄｉｎｇ的结果．     

用于BP网络的样本添加法

提出了一种改善ＢＰ网络学习能力的样尊添加法，它是根据人类学习知识时存在遗忘现象而设计的。首先阐明其工作原理与学习算法；接着将它用于ＢＰ网络之中，以处理三倍冗 表决问题。     

基于正交函数逼近变换的分布参数系统可控性与可观性

基于偏微分方程谱分解原理，采用正交函数逼近技术，给出了分布参数系统逼近可控性、可观性的定义，并研究线性分布参数系统逼近可控性与可观性的判定方法。还研究了两种典型分布参数系统在不同形式控制与观测情况下的逼近可控性与可观性判据。     

汽车自动寻径算法的研究

根据全球定位系统(GPS)的发展和应用，讨论启发式搜索策略(A算法)的优点和不足；提出自学习寻径算(ALSA)。该算法克服了传统方法的速度慢、实用性差的缺点，可以满足实际应用的需要。同时模拟了广州公路网的路径搜索系统，以说明该系统的实用性和可行性。     

基于C／S结构的WWW与数据库的集成

对基于Ｃ／Ｓ结构的ＷＷＷ与数据库的集成问题作了初步探讨，并分析了当前ＷＷＷ与数据库的几种集成方式     

分布式数据库在公路建设项目管理中的应用

在分析分布式数据库对公路建设项目管理的优越特性基础上，提出了公路建设项目管理的分布数据库，其中包括数据分割和冗余问题的解决、并发控制机制设计、系统结构设计和查询处理．     

多目标遗传繁衍样本策略的应用研究

提出了以最小误差平方和作为样本相似度,结合制约条件经验公式的多目标遗传算法进行样本繁衍的策略,并探讨了使用多目标遗传算法对样本进行重复繁衍,从而得到符合真实条件并与原始样本非常接近的仿真样本,以便与原始样本一起进行训练得到可用神经网络的方法。作为对该方法的验证,笔者使用这种方法在仅能获得43个样本的基础上,建立了一个用于预测爆炸密实法地表沉降量的神经网络模型,获得了良好的效果。     

基于分布式哈希表对等网络的Web服务发现

采用基于分布式哈希表(Distributed Hash Table,DHT)的对等网络构建了一个用于Web服务发现的分布式注册中心PWSD(Peer-to-Peer Web Service Discovery).在PWSD中,服务信息完全以非集中式的方式进行管理.针对原始的DHT路由算法无法支持基于XML的Web服务发现过程,扩展了DHT路由算法(以Chord为例)以支持基于XPath的路由查询.实验结果表明,PWSD具有良好的可扩展性.     

可变时滞分布参数随机系统的指数渐近稳定性

基于随机Lyapunow稳定性理论，利用辅助函数方法研究由可变时滞分布参数随机系统所导出的滑动模运动方程的渐近稳定性问题，获得了一类滑动模运动方程渐近稳定的充分条件。