AES算法在IPSec中的应用

在分析IPSec协议簇中数据封装安全协议使用的加密算法－－AES的基础上，探讨了在建立基于IPSec协议的虚拟专用网时，使用加密算法应考虑的一系列问题，并提出了一些实用的建议和注意事项。     

渐近非扩张映象的修正Reich-Takahashi迭代收敛性

 在Banach空间中研究具误差的修正Reich-Takahashi迭代序列的收敛问题,获得了第一型具误差的修正Reich-Takahashi迭代序列强收敛到不动点的充要条件,所得结果推广和改进了已有文献的相关结果.     

挖掘大型数据库中的Apriori算法及其改进

指出了Apriori算法是一种有效的关联规则挖掘算法，分析和探讨了Apriori算法，并给出了该算法的实现思想，通过实例说明了算法的执行过程，提出了对Apriori算法进行改进的一些方法：散列、事务压缩、划分、选样及动态项集计数。使用这些技术提高了算法的效率。     

关于一类集值拟变分不等式的广义投影算法

引入并研究了一类新的广义非线性集值强隐拟变分不等式，通过用投影方法，证明了这类变分不等式的解等价于一类不动点问题的解．基于这类不动点问题，我们构造了一个迭代算法，在没有紧性的条件下，证明了这类变分不等式解的存在性；同时，还证明了由迭代算法所产生的迭代序列收敛于这类变分不等式的解．     

块对称加速超松弛迭代法及其收敛性

给出了解线性代数方程组Ａｘ＝ｂ的一个新的迭代算法模型——块对称加速超松弛迭代法（ＢＳＡＯＲ迭代法），并在系数矩阵Ａ为块Ｈ－矩阵的条件下，证明了该模型的收敛性．在该模型中，对参数取特殊值可得到块对称Ｇａｕｓｓ－Ｓｅｉｄｅｌ迭代法和块对称ＳＯＲ迭代法等常用的块对称迭代算法，并且还可产生许多新的块对称迭代法．即事实上建立了块对称迭代法的一般性收敛理论．     

分类器系统综述

分类器系统(Classifier System)是一种基于遗传算法(GA)的规则系统,本文综述了分类器系统的基本原理和研究状况,并提出了需进一步研究的问题.     

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.     

预给定PID算法温度控制系统

提出了预给定ＰＩＤ控制算法，并将其应用于温度控制系统中，实验结果表明，在温度上升阶段基本无超调，在所设定的温度曲线拐点外无冲击，系统具有调节时间短，稳定性能好等优点，提高了系统的控制性能。     

多项式隐函数在一点邻域里的近似显式算法

利用隐函定理和Ｗｕ－Ｒｉｔｔ方法给出了多项式隐函数在一点邻域内的一种近似显式算法，并给出了根据要求精度计算邻域半径和迭代次数的关系式，使得这种算法的误差具有可控性，计算量小，容易上机实现，在理想的近似参数化及近似定理证明中有进一步的应用。     

带宽优化的进化算法

介绍了实值优化问题的进化算法，自然进化是基于群体的优化过程，在计算机上模拟自然进化过程形成统计优化技术．同传统优化方法相比，进化算法具有全局优化的优点，而且适合复杂的实际问题．带宽优化是寻找结点编号的最佳排列，使得刚度矩阵的带宽最小．传统方法一般求得带宽的局部极小值，而带宽优化进化算法可求得带宽的全局最优解