具时滞神经反馈模型的动力学性质

以滞量τ为分支参数,研究了具有时滞项的神经反馈模型的动力学行为,这些行为包括:系统在平衡点附近的稳定性、局部Hopf分支的存在性、发生条件、Hopf分支的方向、分支周期解的稳定性以及分支随参数变化其周期解的周期变化.最后通过数值模拟验证了理论分析结果,给出了Hopf分支全局存在性的数值结果.     

扩散方程的稳态近似分析：Ⅱ.稳态近似解

通过与有足够精度的数值解对比和理论分析得出：稳态近似法获得的结果基本上满足总体质量守恒;从扩散开始,一直到最终稳态的过程中,稳态近似解和精确解随时间变化是同步的;稳态近似解与接近最终稳态的情形吻合程度好,与远离最终稳态的情形吻合程度差些。近似解全面反映了传质参数或准数对传质过程的定性影响。对扩散方程的稳态近似法处理过程和由此获得的近似解工程上可以应用。     

BAM神经网络的稳定性分析

本文研究了BAM神经网络的稳定性问题,通过构造新的Lyapunov泛函,给出了此类系统平衡点渐近稳定的充分条件,并举例说明了结果的有效性和保守性.该充分条件对丰富和完善了神经网络的稳定性理论体系,具有积极的意义.     

具有脉冲效应的森林虫害模型动力学性质研究

基于害虫生物控制策略,研究固定时刻投放天敌和种植树木的脉冲种群系统模型,利用Floquer理论和比较原理,研究害虫灭绝周期解的存在性和全局渐进稳定性,给出系统持续存在的条件。     

求解大规模可靠性问题的改进差分进化算法

针对差分进化算法典型变异算子的局限,设计了全局加速的变异算子,进而提出全局加速的自适应改进算法.新变异算子能够均衡全局搜索与局部搜索,提高寻优效率.根据差分向量与整个种群分布范围的关系,有针对性的设定变异率值,减缓搜索范围缩小的趋势,保持较高的种群多样性.采用两区间选择策略,通过学习和比较自适应地调整交叉率,使其满足进化搜索的需要,同时提高算法的通用性.将改进算法应用于大规模可靠性问题中,实验结果表明,改进算法在解决大规模系统可靠性问题时具有更好的寻优效果.     

一类具时滞的SEIQRS计算机病毒模型的稳定性分析

考虑计算机自身特点、用户对计算机病毒防范意识增强、反病毒软件的使用、主动防御能力的局限性、手动查杀病毒需要的时间及对病毒进行隔离处理等因素,提出一类具有时滞的SEIQRS计算机病毒动力学模型。借助于基本再生数理论及线性化模型的特征方程对该模型进行分析,讨论了阈值R_0〈1时无病平衡点和R_0〉1时地方病平衡点在时滞ζ=0及ζ〉0的局部稳定性情况。     

一类具有时滞及非线性感染率的病毒感染模型的稳定性及分支分析

将时滞及饱和发生率引入到一类具有初级细胞毒性T淋巴细胞(CTLp)和效应细胞毒性T淋巴细胞(CTLe)免疫反应的病毒感染模型,证明了改进后模型无病毒感染平衡点及无免疫平衡点的全局渐近稳定性.同时,给出了免役应答平衡点(正平衡点)产生Hopf分支的充分条件.最后,数值模拟验证了理论结果.     

一类两神经元时滞神经网络稳定性和Hopf分支

研究了一类具有两个神经元两个时滞的时滞神经网络模型.以两个时滞的各种组合为参数,研究了模型的局部稳定性和Hopf分支,得到模型的局部稳定性和产生局部Hopf分支的充分条件.最后,给出仿真实例,验证了理论分析结果的正确性.     

“最值定理”的教学探究

最值定理是高等数学的重要定理之一,为物理、化学、生物、工程、经济管理和社会等领域的最优化问题奠定了理论基础。由于最值定理具有高度的抽象性,学生很难深刻理解,这对后继课程的学习和将来的研究非常不利。为了帮助学生理解最值定理,借助函数的图像直观感知最值定理;通过最值定理的理论证明完成感性认识到理性认识的升华;利用最值定理中的辩证法思想,培养学生的辩证唯物主义的思维方式。     

具反应扩散项和马尔可夫跳变的时滞耦合神经网络的同步

研究了一类具有反应扩散项的时滞耦合神经网络的同步问题．通过构造Lyapunov—Krasovskii泛函,利用线性矩阵不等式技术并结合Kronecker积获得了耦合神经网络依赖T-he滞和反应扩散算子的均方全局指数同步的充分性判据．此外,将细胞激活函数假设为扇形非线性函数,能减少结论的保守性,数值仿真结果证明所得结论有效．