广义次正定矩阵的Kronecker积

提出了广义次正定矩阵的概念，讨论了它的Kronecker积及其相关性质。     

仿紧集上的广义双拟变分不等式

利用关于仿紧集上的单位分解定理，将紧集上的广义双拟变分不等式解的存在性定理推广到仿紧集情形。     

多束高斯叠加模型光束与超高斯光束传输特性比较

基于Wigner分布函数和强度矩方法，研究了多束高斯叠加模型光束(MGB)的光束特性，推导出了M^2因子和束宽的解析表达式。对多束高斯叠加模型光束(MGB)和超高斯光束(SGB)的传输变换特性作了比较研究，结果表明，具有相同M^2因子的MGB和SGB光束在广义菲涅耳数相同的平面上具有十分相似的横向光强分布，尽管其束宽和传输距离可能不相同。     

广义线性模型的统计诊断问题

讨论了多维广义线性模型的诊断问题,证明了均值漂移模型与数据删除模型的等价型,求出了常用诊断统计量的一阶表示式.     

基于广义归纳逻辑因果模型的知识发现与算法实现

以语言场、广义细胞自动机和广义归纳逻辑因果模型为理论依据，分析了广义因果联系类知识的发现机理，给出了因果联系类知识发现的实现算法。该算法为解决具有随机不确定和模糊不确定性特征的因果联系类知识的发现提供了行之有效的方法。通过算法的运行实例，验证和说明了算法的正确性和有效性。     

混合热阻条件下广义热机的最优构型及其性能

研究了有限热源条件下工质与热源间传热规律服从混合热阻形式时热机的有限时间热力学性能，讨论了循环的最优构型及最优功率与效率间的优化关系，所得结果对实际热机的设计工作具有一定的指导作用。     

一种基于因素贡献率的自适应前馈网络算法

前馈网络具有很强的信息处理能力，但是实际应用中的样本量有限，训练出来的网络效果不太理想，本文提出一种自适应前馈网络算法，通过调节参数α向量，使网络结构按精确度和推广能力来综合考虑，若训练出来的网络满足先决条件，就认为网络规模是合适的，此算法不仅能删除隐层中的节点也能删掉输入层中若干总贡献率小的节点，从而避免了维数灾难，并给出一种调整剩余权重的算法，避免重新训练，文中讨论了网络结构的重要性，并用该方法进行仿真实验，结果证明了自适应前馈网络算法具有较强的建模能力。     

基于抽象语法描述的中间表示技术

中间表示技术是高质量可重定目标编译器开发中的关键技术。针对嵌入式软件危机 ,提出了一种基于抽象语法描述的中间表示技术 AIR。AIR以代数数据类型为主体 ,并用面向对象特征对其进行扩展。在这种中间表示技术中 ,通过使用不受限制的高级中间表示 ,可充分利用现有的前端。通过这种语法能对现有中间表示提供自然编码的抽象中间表示 ,提高了编译成份的可复用性和互操作性 ,简化了编译基础设施的建构 ,进一步实现了高质量编译器的快速开发     

孪生组合恒等式（十）——推广Fibonacci数与推广Lucas数类型

Fibonacci数与Lucas数具有相同的递推关系,它们是一对孪生数列.数学家Hardy和Wright提出广义Fibonacci数与广义Lucas数的概念,本文进一步加以推广,应用形式幂级数的方法获得5组孪生组合恒等式.     

振动方程耦合类型的注记

采用动静法建立振动系统动力学方程，通过具体例子的讨论和一般情形的分析，论证了振动方程的耦合类型与系统广义坐标选取无关.