Einstein流形及其全脐超曲面

本文研究Ｅｉｎｓｔｅｉｎ流形及其全脐超曲面，得到具正截曲率Ｅｉｎｓｔｅｉｎ流形的一个特征及其超曲面成为全脐的条件。     

改革植物生理实验课教学刍议

本文就改革植物生理实验课提出自成体系开课的设想,并对改后教学计划、教学方法、成绩考核等阐述了自己的见解。     

存在共圆Killing向量场的拟共形黎曼流形

本文推广了《关于无穷小共圆运动几个定理》(罗崇善)的若干结果,得到:若一个拟共形平坦(拟共形半对称或拟共形循环)流形M~n(n≥4)存在一个共圆Killing向量场,则M~n是常曲率流形,或拟常曲率流形或ρ的梯度是M~n的平行向量场。     

中学物理教师学习高层次物理知识的重要性

本文从掌握物理学的学科结构,发展教师本人的智力以及改善教师的一系列非智力心理素质等方面讨论了中学物理教师学习和掌握高层次物理知识的重要意义。     

基于神经网络的多变量自适应控制器

利用神经网络对非线性映射的逼近能力，通过采用一步超前预测控制性能指标及网络模型局部线性化的思想，给出了一个显式的控制律和相应的自适应控制算法，仿真结果表明了该控制算法的有效性。     

高等院校校办产业管理的讨论

高等学校校办产业应当实行规范化管理.校办产业组织形式和结构必须适应高等教育机制的改革及市场经济发展的需要.要管理好校办产业必须建立一个有权威的领导机构——校产董事会.对校办产业管理的硬件建设也应补充和完善.     

一种模糊神经网络自校正控制器设计与应用

本文提出了一种模糊神经网络智能控制方法，并介绍了采用多层神经网络表达模糊控制和知识规则，模糊推理和学习算法，实验仿真结果表明，这种控制方案可改善具有时变及大纯滞后系统的控制品质，其性质优于一般模糊控制。     

多块神经网络误差反传的新概念

连接型网络的误差反传学习通常只是改变网络的权系数，所学的知识仅存储子所用网络内部神经元的连接之中，而神经元的作用函数在学习过程中保持不变．人脑中的神经无处理信息的方式对变化的信息环境应该具有相应的自适应性，这样的观点用于连接型网络的学习便意味着，在学习过程中，不仅网络内部神经元的连接，表示神经无处理信息方式的作用函数也应该可以变化，参与学习．本文对具有上述功能的多块神经网络以矢量一矩阵的形式给出了一般性的描述，并介绍了相应的误差反传学习算法．多块神经网络及其学习算法的矢量一矩阵描述有助于网络的稳定性分析和学习算法的收敛性分析．     

生化过程的神经网络组合模型

用神经网络描述未知的反应动力学参数，结合反应器物料平衡方程，提出了生化过程的神经网络组合模型。并提出了特别适合微生物发酵过程的Ｍｏｎｏｄ饱和型和基质抑制型的神经元传递函数。在Ｈｅｂｂ学习的基础上，引入教师指导信号，提出了神经网络误差一次反向传播的快速学习算法。将此组合模型用于某流加发酵过程状态变量和动力学参数的在线估计，仿真研究获得了满意的结果。组合模型具有训练速度快、预测精度高等优点，为动力学结     

实双曲空间中具有常数平均曲率的超曲面

设M是实双曲空间H~(n+1)中的具有常数平均曲率的紧致超曲面,通过引进一个二阶对称张量Φ,本文给出了一个使得M是全脐的或是环面的条件.