乘性和加性噪声中谐波恢复的循环统计量方法

本文从循环平衡的观点出发来研究乘性和加性噪声中的谐波恢复问题.首先，在一定条件下建立了一般复过程的有限长付里叶变换的大样本性质．然后，得到了任意阶循环矩的样本估计关于循环频率的一致收敛速度．对于乘性和加性噪声中的谐波信号，建立了一、二、三阶循环矩样本估计的统计性质．在此基础上，分别提出了基于不同阶循环矩的谐波分最个数和频率的估计方法，并得到了估计的强相容性质和强收敛速度，最后给出了模拟实验结果．     

运动水平平板上混合对流的群论分析

本文用变换群理论对运动水平平板混合对流边界层流动的动量、能量和浓度扩散方程进行了分析，得到了与X4/(7-5n)成正比的壁面温度分布和浓度分布，同时壁面运动速度正比于X(3-n)／(7-5n)时存在相似性解．导出了相似性解方程，用四阶Runge－Kutta方法进行了计算，给出了Pr＝0．72　和Sc，K1，K2，K3参数下的速度、温度和浓度分布，得出了各参数对流场、温度场的影响。     

带圆周约束的Steiner树问题

本文首先考虑了带圆周约束的Steiner树问题．设欧氏平面上有一圆，平面上有n个点，所成点集为N，该问题是要在圆周上找一点P，使NU{P}这n 1个点的Steiner树之长度达到最短．本文对干n=2的情形给出解．另一方面，鉴干问题的复杂性为NP-C，作者提出了一个近似解，并证明了近似解的性能比为（3的平方根）／2。     

基于EM算法的最优斜高斯核设计

对于采用固定窗或核的时频分布，其适用的信号形式具有很大的局限性。基于信号的核能克服这样的缺点，斜高斯核是其中一类，为了得到基于不同信号的最优斜高斯核，本文提出采用ＥＭ算法根据实际信号的模糊函数估计斜高斯核的参数，以达到核的最优设计。     

Max—min神经网络的一种有效学习算法

本文在Ａ．Ｂｌａｎｃｏ等人的算法的基础上，提出了ｍａｘ－ｍｉｎ神经网络的一种改进了的反馈学习算法，严格证明了该算法的迭代收敛性，理论分析及实例计算结果均表明，本文算法具有算法简单，收敛速度快，输出误差小等显著特点。     

混沌的模糊神经网络逆系统控制

提出用Sugeno型的模糊推理神经网络建立混沌系统的逆系统模型,并采用逆系统方法进行混沌的控制.这种方法的特点是可以不必建立混沌系统的解析模型,通过模糊神经网络学习混沌系统的运动规律,通过学习获得的规律对混沌进行有效的控制,并且该控制方法可以控制混沌系统以一定精度跟踪连续变化的给定信号.理论分析及针对虫口模型和Henon模型仿真研究证明了该方法的有效性 关键词： 混沌 模糊神经网络 逆系统控制     

叶栅全三维粘性反问题的数值解

本文发展了一种解叶栅全三维粘性反问题的新的数值方法.基于非正交曲线坐标与相应的非正交速度分量下完全守恒型的Navier－Stokes方程,全三维反问题规定叶片表面的无量纲压力分布反求叶型。计算中叶片表面的边界条件采用一种特殊的方式来处理，即一方面强加给定的压力分布条件,另方面叶面的几何位置在迭代过程中又是可移动的，其移动速度将与Navier—Stokes方程在当地的解联系起来，从而形成一种解定常问题的新的不定常过程.试算证明了本文方法的可行性。