二阶循环数列方程的特征根解法

就应用常微分方程的常系数线性微分方程解法的理论解决递归数列中二阶循环数列方程问题进行了论述 ,由此可看到高等数学对初等数学的指导作用 .     

一个组合数学问题

讨论展开式（η＿１＋ｂη＿０）（η＿２＋ｂη＿０＋ｂη＿０）…（η＿ｎ＋ｂη＿（ｎ－１）…＋ｂ￣ｎη＿０）．引入个迅速求得Ａｆ（ｎ）的计算规则，以及系数的计算公式，这公式是牛顿二项式展开系数公式的推广。     

一类递推数列渐近性的几个结果

本文讨论了一类形如a_(n+1)=a_n+f(a_n)的递推数列{a_n}的渐近性问题。对满足一定条件的f(x)得到了相应的结果,这些结果是文献[1]—[8]中的总结和推广。文中还给出了许多应用实例,所用方法比文献[1]—[8]中的方法简单。     

Hammerstein系统遗忘因子有限窗口分解辨识

提出一种带遗忘因子和分解辨识策略的有限数据窗口递归最小二乘Hammerstein系统辨识方法。针对Hammerstein系统具有耦合参数的问题,将Hammerstein系统分解为2个子系统：一个子系统包含线性子系统参数,另一个子系统包含非线性子系统参数;提出一种基于遗忘因子的有限窗口递归最小二乘方法对分解模型进行在线递归估计;仿真示例验证了所提算法能够快速跟踪参数,实现对Hammerstein系统的精确辨识。     

改进的多层递阶回归算法在进出口贸易中的应用

用改进的多层递阶回归算法建立数学模型，并以此来精确预测未来进出口贸易总额的数值大小，根据对未来进出口贸易总额的预测值，制订相应的政策和采取有效措施来发展进出口贸易。     

二叉树后序遍历的非递归化算法讨论

尽管递归算法具有结构简炼、清晰、可读性强等优点,但递归算法在执行过程会耗费太多的时间和空间,为了追求算法的时空效率,必须将递归算法转化为非递化算法,问题才能得到有效解决,讨论了在递归算法执行过程中栈的变化和给出了改进的非递归化算法.     

时变多变量系统阶次和参数的同时辨识

通过引进时变遗忘因子，该文提出了一种时变多变量系统的结构和参数的同时辨识算法，该算法结构简单，跟踪参数变化速度快，同时又兼备ＵＤ分解的良好计算品质。     

谐波增强与频率估计的自适应方法

基于递归预测误差原理，研究了用来估计谐波中基波频率和增强谐波的方法，并由此设计了一种具有任意的窄带性能和预期形状的均匀切口的自适应谐波增强或陷波滤波器．由于算法非线性部分只涉及基波频率一个参数，使算法很易用于具有高次谐波的过程．而且由于利用了可变极点半径和忘却因子（ｆｏｒ－ｇｅｔｔｉｎｇｆａｃｔｏｒ）因而算法对谐波频率的敏感性强，收敛速度快，并能跟踪频率时变的信号．     

一种非平稳随机信号模型的时变参数估计算法性能研究

采用递推最小二乘算法求解非平稳随机信号模型的时变参数。该方法的主要特点是计算量小，占用存贮空间少，没有矩阵求逆的问题。应用该方法的对分段线性调频信号、多个线性调频信号及非线性调频信号进行分析，比较了不同基时间函数的选取对时变参数估计的影响。     

机器人封闭动力学模型的递推组集方法

本文基于Ｊｏｕｒｄｉａｎ变分原理提出了一种建立机器人封闭式动力学模型的新递推算法，文中用旋转矩阵和相对位置矢量表示相邻杆件间的关系，建立了以关节变量为广义坐标的机器人显式动力学方程，并给出了建立动力学方程时有关运动学参数及其地广义坐标和广义速度偏导数的递推算法。