Fuzzy拓扑向量空间上算子的连续性与可微性

在作者前期工作的基础上，讨论了Ｆｕｚｚｙ拓扑向量空间上算子的连续性与可微性。并得到一些有意义的结果。     

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．     

Navier－Stokes方程的特征混合元方法的数值分析

考虑二维的一般有界区域上的Ｎａｖｉｅｒ—Ｓｔｏｋｅｓ方程的数值解问题，给出了全离散格式，证明了此格式的唯一可解性，得到了此格式数值解在Ｌ２模意义下的最优误差估计．     

Fuzzy矩阵的秩与Fuzzy向量组的基

本文在文献的基础上，对于Ｆｕｚｚｙ矩阵秩的有关性质做了进一步研究；给出了Ｆｕｚｚｙ向量组线性相关的充分必要条件。提出利用拟基向量求Ｆｕｚｚｙ基的方法，使Ｆｕｚｚｙ矩阵的求秩运算得到改进。     

一类二阶拟线性奇异摄动差分方程的数值解

本文考虑一类拟线性奇异摄动差分方程的数值解法，主要思想是用退化方程的解及边界层校正解之和去渐近近似原方程解，并且矩阵的摄动理论及不动点原理证明了在一定条件下其误差是Ｏ（ε１－１／ｑ）量级，最后给出了数值例子。     

智能型磁敏传感器误差的综合修正

用统计学中的回归分析方法对传感器静态特性曲线拟合，用微机软件进行数值计算，实现智能型传感器误差的综合修正。     

仿真计算中非线性元件分段线性法的改进

本文对仿真计算中非线性元件分段线性法作了改进，结果表明，所提改进措施对克服分段线性法在计算过程中可能出现的“过冲”现象有显著的效果，从而大大减小了时间步长对计算结果的影响。     

球体表面形状误差的空间网络测量法探讨

本文针对高精度轴承球体表面形状误差提出并论述了空间网络测量技术，重点论述了空间网络技术参数修正的方法，解决了测量球心偏移问题。     

对数快速傅氏变换

本文讨论了对数数字系统中的快速傅里叶变换,分析了对数数字系统中快速傅里叶变换的执行速度及运算误差。理论分析与实验结果均表明对数系统中快速傅里叶变换的速度与精度都优于定点数和浮点数系统,文中还给出了计算机模拟实验的结果。     

测边交会点位精度的分析

本文运用电子计算机编程计算的方法,研究了用光电测距仪进行测边交会的点位精度分布规律,指出了:对于不同边数的测边交会,其点位中误差M_p为最小时的交会角服从一定的公式.文中还讨论了不同情况下如何应用的问题.