B样条曲面的快速消隐算法

基于B样条的凸包性，从“在不降低曲面消隐精度的前提下，提高消隐速度”的角度出发，提出了一种对B样条曲面进行快速消除的三次判定算法。     

确定变形前后参数曲面间点对应关系的算法

针对参数样条曲面变形或近似展开时变形或近似展开前后点的对应关系的确定问题，提出了一种算法：根据参数样条曲面与其参数平面上点的一一对应关系，用参数平面将变形或近似展开前后的曲面联系起来，通过由坐标反解参数和由参数正解坐标，建立起其上点的对应关系。     

两相流流体网络模型的实时仿真及其算法

根据核电站安全分析及实时仿真的需要，针对核电站一回路在事故状态下的两相流问题，进行了仿真建模及其算法的研究。在以漂移流理论为依据建立的理论模型的基础上提出了一种既能比较准确反映流体网络的动态过程，又能实现快速运算、达到实时仿真要求的两相流流体网络模型的建模方法和求解技术。所建模型具有精度高、实时性好的优点。并可适用于各种拓扑结构的两相流流体网络的实时仿真计算。     

自适应遗传算法优化模糊小脑模型

首次采用遗传算法（ＧＡ）设计模糊小脑模型神经网络（ＦｕｚｚｙＣＭＡＣ）的隶属函数．提出一个自适应ＧＡ优化算法，并且以优化模糊小脑模型ＦｕｚｙＣＭＡＣ学习正弦曲线．仿真实例表明，采用自适应ＧＡ方法优化的ＦｕｚｙＣＭＡＣ学习精度比标准小脑模型ＣＭＡＣ提高大约三个数量级、比标准ＦｕｚｚｙＣＭＡＣ（三角形隶属函数）提高一个数量级．自适应ＧＡ方法优化的ＦｕｚｙＣＭＡＣ学习速度比普通ＧＡ优化的速度快且进化过程的振荡明显减小，仿真证明该方法比普通ＧＡ优化方法稳定，收敛效果好．     

一种可用于线性动态延迟控制系统的闭环比例型一阶给定超前迭代学习控制算法

讨论了迭代学习控制的基本概念,并给出了一种可用于线性动态延迟系统的比例型一阶给定超前迭代学习控制算法.理论分析证明,这种控制算法对于跟踪重复运动的轨迹具有良好的效果.     

确定规划最短时间的遗传算法

对遗传算法中新一代的选择使用不同的策略，比较研究了所得结果．同时，对遗传算法与确定最优规划的方法做了比较．     

雷达散射截面的实时可视化预估

介绍了雷达散射截面（RCS）实时可视化预估方法，对其工作原理、系统组成、参数提取以及RCS物理模型进行了分析，并针对Indigo工作站硬件上的一些缺陷，提出了相应的改进算法。最后给出了一些几何体的数据结果。     

一种改进的Fuzzy c—means聚类算法

该文提出了一种改进的ｆｕｚｚｙ ｃ－ｍｅａｎｓ算法（ＭＦＣＭ）。此算法是将传统算法（ＦＣＭ）直接对样本集聚类变为对特征集聚类，从而极大提高了ｆｕｚｚｙ ｃ－ｍｅａｎｓ的速度，证明了ＭＣＭ与ＦＭＣ在分类效果上的等价性，且ＭＦＣＭ较ＦＣＭ有较低的时间复杂性，讨论了ＭＦＣＭ与ＦＭＣ空间复杂性的关系。最后数值实验证实了结论。     

Valiant并行归并及排序时间复杂性的分析研究

深入分析研究著名的Ｖａｌｉａｎｔ并行归并及排序算法，并推导其关于ＥＲＥＷ（异步读写），ＣＲＥＷ（并发读异步写）和ＣＲＣＷ计算模型的修正的时间复杂性结果。     

符号几何规划及其可行域修正算法

本文脱离了影响较广泛的文献１、２的思路，不依赖反向几何规划，直接讨论符号几何规划，不增变量个数和约束个数。利用集约化思想构造了一个可行城修正算法。本文还对文献２中的一个疏漏作了修改，增补了文献２的内容