含有非对称线性算子的变分不等方程的分歧定理

Ｐ．Ｑｕｉｔｔｎｅｒ＾「３」给出分歧点的估计,但仅限于线性部分是对称的,对线性晨对称的情形进行了讨论,并给出分歧点的估计。     

一类下降算法及其全局收敛性

提出一类无约束优化下降算法,证明了Ａｍｉｊｏ搜索和Ｗｏｌｆｅ搜索下的全局收敛性。算法类似于共轭梯度法,但与其不同,它具有更宽的βｋ选取范围。     

时滞捕食系统的稳定性与Hopf分支现象

讨论了具有时滞和基于比率的2种群捕食系统,通过构造合理Lyapunov函数,得到了系统正平衡点全局渐近稳定的充分条件,并讨论了Hopf分支现象.     

一种结合混沌映射与梯度法的优化算法

将梯度法与混沌映射相结合,提出了一种混沌梯度算法(CGA),该算法具有搜索全局最优解的能力。     

一种基于混沌的优化算法

将混沌变量与梯度法相结合,提出了一种基于混沌的优化算法,该算法具有搜索全局最优解的能力。     

一单参数动力系统的通有霍普夫动态分岔

研究了单参数动力系统 : x =μx-y y =x +μy-x2 y　　 (x ,y) ∈R2 ,μ∈R随着参数 μ连续变动并经过某个临界值时 ,系统出现动态分岔的情况。根据霍普夫分岔基本理论发现 ,当 μ=0时 ,系统出现超临界的通有霍普夫分岔。对充分小的 μ>0 ,系统在平衡点 (0 ,0 )附近有唯一的稳定极限环 ,当 μ→ 0时 ,此极限环趋于原点。并用Friedrich方法 ,求得该极限环对应的周期解及周期。     

一类中立型Hopfield神经网络的全局吸引集

研究了一类中立型Hopfield网络的吸引集,得到了吸引集存在的新判据。     

可分非凸稳态大系统的全局递阶优化控制算法

讨论了可非凸稳态大系统的全局递阶优化控制问题,提出了一种三级递阶优化算法,该处首先把原问题转化为可分的多目标优化问题,然后凸化非劣前沿,再从非劣解集中挑出原问题的全局最优解,建立了算法的理论基础,证明了算法的收敛性,仿真结果表明,该算法是有效的。     

Hopfield型连续反馈神经网络的全局指数稳定性

研究了Ｈｏｐｆｉｅｌｄ型连续反馈神经网络的全局指数稳定性,给出了平衡点的全局指数稳定性的充分条件,这些条件有利神经计算,同时对于Ｈｏｐｆｉｅｌｄ型连续反馈神经网络的设计和应用都很有意义。     

柱基结构非线性复杂动力学行为

研究了刚性基础桩模型,探讨这类桩基结构物在参数激励下的非线性分岔特性;深入研究了非线性基础模型,考虑桩土的相互作用问题及土的非线性特性对承受各向循环荷载的桩的影响,得到不同参数域上响应曲线拓扑结构分岔图;讨论了系统参数对结构稳定性的影响,得到一些新的结果。