一种新的支撑矢量机快速训练算法

用支撑矢量机（SVM）分类时，针对大规模数据集，SVM的训练成为一个难题，提出了一种采用样本至某一类的马氏距离来提取可能为支撑矢量的数据的方法，同时阐明了如何解决在输入空间和特征空间中求马氏距离所遇到的问题，利用特征值，特征矢量及伪逆运算的并行计算方法，建立了一种提取支撑矢量的快速算法，用该方法对训练数据进行预处理后，可以加快SVM的训练速度，实验结果也表明了该方法的有效性。     

具变时滞细胞神经网络的指数稳定性与正周期解

利用Lyapunov函数研究具变时滞细胞神经网络的指数稳定性，获得新的判据，利用重合度理论得到了该神经网络正周期解存在的充分条件．     

熵产生率与特性函数变化率的等价性

本文从Gibbs公式出发，论证了封闭系统熵产生率与热力学特性函敷变化率的等价性。     

一个数论函数的六次均值计算

主要解决了二进制数字之和函数六次均值的计算公式问题，采用初等方法，对六次均值的计算进行了猜想、归纳，得出了一个精确的计算公式A6(N)。     

最佳广告投入的实例分析

投入广告可以扩大商品的销售量，但投入必须恰当，本文通过分析商品销量与价格、广告费用与增加的销量的关系，拟合出合适的相关函数，建立了广告投入的最佳模型。     

Bent函数偶侣与Bent互补函数偶族的构造方法

在提出一类新的类Bent函数——Bent互补函数偶族的概念基础上，进一步研究了Bent互补函数偶族的构造方法，通过提出Bent函数偶侣的概念，运用具有这种特殊关系的两个Bent互补函数偶族，采用递归的方法，可以用低维Bent互补函数偶族递归构造出高维Bent互补函数偶族，丰富了Bent互补函数偶族的构造方法，扩大了Bent互补函数偶族的可选取范围。     

五阶带形状参数的B样条曲线

给出了五阶带形状参数的均匀B样条基函数，使五阶均匀B样条基函数成为它的一个特例．由带形状参数的五阶均匀B样条基构成的样条曲线，可通过改变形状参数的取值而调整曲线的形状，并且可以调整曲线接近其控制多边形的程度。     

多分辨正交多小波网络及其学习算法

利用多小波函数和多尺度函数的互补性,构造了一种具有分层、多分辨和局部学习特点的正交多小波神经网络.给出了调整网络权系数的算法并进行了计算机仿真,结果表明正交多小波神经网络的逼近性能优于正交单小波神经网络.     

双解析函数的齐次Riemann边值问题关于边界曲线摄动的稳定性

讨论了当区域边界L发生微小的光滑摄动时，双解析函数的齐次Riemann边值问题的解的稳定性，并给出误差估计．     

改进适应值函数的遗传算法

比较、分析了几种基于适应值的选择策略求解极小值问题时的标准适应值函数,提出了一种随着进化代数的增加逐步增大适应值相互影响的标准适应值函数,并对它们的收敛速度和收敛精度进行了性能分析.以几个典型的函数优化问题为例进行仿真计算,取得了比较满意的结果.