一类积分方程的极小模最小二乘解稳定性的讨论

设Ｈ为Ｈｉｌｂｅｒｔ空间,Ａ为Ｈ上的有界线性算子,简记为Ａ∈Ｂ（Ｈ）．Ａ的值域Ｒ（Ａ）为闭时,则记为Ａ∈ＢＣ（Ｈ）．我们熟知对任意Ａ∈ＢＣ（Ｈ）,存在唯一有界线性算子Ａ＋∈Ｂ（Ｈ）,使得：１）ＡＡ＋＝ＰＲ（Ａ）,２）Ａ＋Ａ＝ＰＲ（Ａ＊）,３）Ｎ（Ａ＋...     

关于拟离散模的研究

对拟离散模进行了研究后,得到的主要结果有：（１）Ｍ是一个可补模,对于Ｍ的任意子模Ａ,如果Ａ在Ｍ的一个直和项里是余闭的,那么Ａ在Ｍ里也有余闭的（２）设Ａ、Ｂ是Ｒ模Ｍ的子模,Ｍ满足条件（Ｄ１）,Ｍ１、Ｍ２分别是Ａ、Ｂ的余闭包,且Ａ、ＢＭ若Ｍ１Ｍ２,则ＡＢ（３）设Ａ、Ｂ是拟离散模Ｍ的两个子模,Ａ∩Ｂ＝０,ｃｃ（Ａ）、ｃｃ（Ｂ）分别为Ａ、Ｂ的余闭包,则ｃｃ（ＡＢ）＝ｃｃ（Ａ）ｃｃ（Ｂ）（４）若Ａｉ是拟离散模Ｍ的独立子模,ｃｃ（Ａｉ）为Ａｉ的余闭包（ｉ＝１,２,３,…）,则ｃ（∞ｉ＝１Ａｉ）＝∞ｉ＝１ｃｃ（Ａｉ）（５）如果Ｍ是一个广义的半完备左Ｒ模,那么①Ｊ（Ｍ）Ｍ;②Ｍ／Ｊ（Ｍ）是半单的;③Ｍ／Ｊ（Ｍ）的分解能提升为Ｍ的分解     

接枝共聚单体与淀粉接枝共聚物上浆性能的研究

以Ｃｅ＾４＋为淀粉接枝引发剂，研究了接枝共聚单体对淀粉接枝共聚物（ＳＧＣ）上浆性能的影响。首先通过实验对丙烯酸（ＡＡ）、丙烯酰胺（ＡＭ）、丙烯酸羟乙酯（ＨＥＡ）、丙烯酸甲酯（ＭＡ）、丙烯酸乙酯（ＥＡ）、丙烯酸丁酯（ＢＡ）、甲基丙烯酸甲酯（ＭＭＡ）、甲基丙烯酸丁酯（ＢＭＡ）、醋酸乙烯酯（ＶＡｃ）和丙烯腈（ＡＮ）１０种接枝单体进行筛选，然后根据所归纳出的ＳＧＣ浆料接枝支链的分子结构模型，探讨了几种组合     

SMP(AM/MAA) 共聚物的合成与性能研究

以丙烯酰胺、甲基丙烯酸及甲醛为原料合成了磺甲基化（丙烯酰胺／甲基丙烯酸）共聚物［简称ＳＭＰ（ＡＭ／ＭＡＡ）］,测定了聚丙烯酰胺／甲基丙烯酸［简称Ｐ（ＡＭ／ＭＡＡ）］的转化率与时间的关系．用红外光谱对ＳＭＰ（ＡＭ／ＭＡＡ）及Ｐ（ＡＭ／ＭＡＡ）作了结构表征,测定了不同磺化度的ＳＭＰ（ＡＭ／ＭＡＡ）水溶液的粘度,研究了ＳＭＰ（ＡＭ／ＭＡＡ）的泥浆性能．试验表明：ＳＭＰ（ＡＭ／ＭＡＡ）具有较好的提粘降失水性能和抗钙侵性能．     

有限测度空间导出的度量空间及其完备与可分性

设（Ｘ，Ａ，μ）是一个有限测度空间。本文引入了由（Ｘ，Ａ，μ）导出的度量空间（Ａ，ρ），研究了（Ａ，ρ）的完备性、可分性等若干性质，获得了下列结果：（１）（Ａ，ρ）是完备的度量空间；（２）（Ａ，ρ）可分的充要条件是（Ｘ，Ａ，μ）为μ－可分；（３）Ａ。在Ａ中稠密当且仅当Ａ。在Ａ中μ－稠密。     

对称布尔矩阵的组合合成

设Ａ是ｎ阶对称布尔矩阵,Ｇ（Ａ）是它的伴随图,Ｃ２（Ａ）是Ａ的二级组合合成,本文证明了：若Ｇ（Ａ）为二分图,则Ｃ２（Ａ）可约;若Ｇ（Ａ）是含奇圈的２－连通图,则Ｃ２（Ａ）是不可约和本原的,它的本原指数ｒ（Ｃ２（Ａ））≤ｎ＾２－２ｎ－１。     

Drazin逆的子式

给出了Ａ 的Ｄｒａｚｉｎ 逆的子式表示,对Ａ∈Ｒｎ×ｎ,Ｉｎｄ（Ａ）＝ ｋ,且ｒａｎｋ（Ａｋ）＝ ｒｋ, 则Ａ的Ｄｒａｚｉｎ 逆Ａｄ 的子式为：ｄｅｔＡｄ［β,α］ ＝ ν－ ２ ∑ω ∑（Ｉ,Ｊ）∈Ｎ（ω,β）ｄｅｔ（Ａｋ）ＪＩｄｅｔＡｋ－ １［ω,α］ ｜（Ａｋ）ωβ｜｜（Ａｋ）ＩＪ｜,这里α,β,ω∈Ｑｈ,ｎ, Ｉ,Ｊ∈Ｑｒｋ,ｎ, １≤ｈ≤ｒｋ, 且ν＝ ∑Ｊ∈Ｊ（Ａｋ）ｄｅｔ（Ａｋ）ＪＪ． 利用上述公式,不必先计算出Ａｄ,就可直接计算Ａｄ 的子式     

巴西铁的茎组织培养

以巴西铁（Ｄｒａｃａｅｎａ　ｓａｎｄｅｒｉｅｎａ）茎段为接种材料，ＭＳ为基本培养基，吲哚乙酸（ＩＡＡ）、茶乙酸（ＮＡＡ），２，４－二氯苯氧乙酸（２．４－Ｄ）、６－苄氨基嘌呤（６－ＢＡ）、６一糠基氨基嘌呤（６－ＦＡ）、吲哚丁酸（ＩＢＡ）、生根粉（ＡＢＴ１）、玉米素（ＺＴ）为附加成分，进行诱导、分化、生根试验。诱导结果表明：ＩＡＡ不起作用，２，４－Ｄ有较好的促进作用，０．５ｍｇ／Ｌ（２，４－Ｄ）＋２ｍｇ／Ｌ（６－ＢＡ）组合，诱导率高达９０％。分化结果表明：ＮＡＡ、６－ＢＡ效果较好，６－ＦＡ作用不明显，ｌｍｇ／ＬＮＡＡ＋４ｍｓ／Ｌ（６－ＢＡ）＋２ｍｓ／ＬＺＴ组合，分化率最高．达８１．１％。生根结果表明：ＭＳ＋０．５ｍｇ／ＬＮＡＡ＋０．５ｍｇ／Ｌ（６－ＦＡ），ＭＳ＋０．４ｍｇ／ＬＮＡＡ＋２ｍｇ／ＬＩＢＡ，ＭＳ＋０．２ｍｇ／ＬＮＡＡ＋０．１ｍｇ／Ｌ（６－ＦＡ）＋ＡＢＴ１三种培养基均发根，生根率７０％以上，根粗，但有点脆，若培养基中加入活性碳产生的根则细而韧。     

醋酸乙烯酯与丙烯酸甲酯的种子乳液聚合

以过硫酸铵（ＡＰＳ）为引发剂,对丙烯酸甲酯（ＭＡ）的乳液聚合进行了研究,得出在ＭＡ／Ｈ２Ｏ重量比为０．５时,６０℃下合成粒径分布均匀的聚合烯酸甲酯（ＰＭＡ）种子乳液的最佳配方为：十二烷基硫酸钠（ＳＤＳ）、（ＡＰＳ）和（ＮａＨＣＯ３）的浓度分别为１１．６、１．７２和４．６９ｍｍｏｌ／Ｌ。然后以ＰＭＡ乳液为种子,以油溶性偶氮二异丁腈（ＡＩＢＡ）为引发剂,分别进行不溶胀与溶胀条件下醋酸乙烯酯（ＶＡ）的种     

再论正定Hermite矩阵间的半正定关系

文证明了两个交换ｎ阶正定Ｈｅｒｍｉｔｅ矩阵Ａ≥Ｂ的半正定Ｈｅｒｍｉｔｅ关系：１４（Ａ－Ｂ）２Ａ－１≤１２（Ａ＋Ｂ）－２ＡＢ（Ａ＋Ｂ）－１≤１４（Ａ－Ｂ）２Ｂ－１,１２（Ａ１２－Ｂ１２）２（Ａ－１Ｂ）１２≤（ＡＢ）１２－２ＡＢ（Ａ＋Ｂ）－１≤１２（Ａ１２－Ｂ１２）２（ＡＢ－１）     

一种快速寻优的新型改进遗传算法

在现有几种遗传算法(GA)的基础上,对GA中的适应度函数、交叉策略和变异策略做了进一步的设计,从而提出了一种新型改进GA。新型改进GA以群体的多样性与算法的收敛速度、全局与局部搜索能力的综合均衡为设计重点,较好地解决了一般GA收敛速度慢和局部搜索能力差的缺点。仿真结果表明:该算法与常用的标准GA和采用算术交叉算子的实值编码改进GA相比,有更快的收敛速度,更高的收敛精度及全局收敛概率。     

基于自适应正交局部搜索算子的混合遗传算法

基于遗传算法的动态特性和正交设计的思想,提出了能根据当前进化的种群状态自适应调整局部搜索空间大小的正交局部搜索算子。对结合了自适应正交局部搜索算子的混合遗传算法进行了经典的多峰值测试函数的性能测试,结果表明,混合算法在获得的解的准确性和收敛速度上均优于标准遗传算法。     

遗传算法优化分布式数据库查询

分布式关系数据库最优化查询是一个组合最优化问题。这篇论文从初始到潜在研究了遗传算法用于优化分布式查询。遗传算法使用树结构编制交叉和变异操作相结合的数据模型。最优化查询是一个必须实时执行的任务,一个要求在开始搜索时很好的执行的技术,而且也要避免早收敛现象。遗传算法的局部搜索阶段来传送实时性能的要求,减少查询过程的费用。     

A gene-pool based genetic algorithm for TSP

Based on the analysis of previous genetic algorithms (GAs) for TSP, a novel method called Ge- GA is proposed. It combines gene pool and GA so as to direct the evolution of the whole population. The core of Ge- GA is the construction of gene pool and how to apply it to GA. Different from standard GAs, Ge- GA aims to enhance the ability of exploration and exploitation by incorporating global search with local search. On one hand a local search called Ge- Lo-calSearch operator is proposed to improve the solution quality, on the other hand the modified Inver-Over operator called Ge- InverOver is considered as a global search mechanism to expand solution space of local minimal. Both of these operators are based on the gene pool. Our algorithm is applied to 11 well-known traveling salesman problems whose numbers of cities are from 70 to 1577 cities. The experiments results indicate that Ge- GA has great robustness for TSP. For each test instance, the average value of solution quality, found in accepted time, stays within 0. 001% from the optimum. Foundation item: Supported by the National Natural Science Foundation of China (70071042, 60073043, and 60133010) Biography: Yang Hui ( 1979-), female, Master candidate, research direction; evolutionary computation.     

优化反向传播神经网络的自适应遗传算法

探讨了用遗传算法优化反向传播神经网络的问题。通过对不同遗传操作的分析和改进,提出了一种能有效进行局部搜索和全局搜索的自适应遗传算法。计算结果表明,该算法能快速地求出问题的全局最优解,且具有较好的计算精度。     

基于Tabu搜索和变区域遗传算法的组卷问题研究

针对目前大型题库中组卷算法效率低的问题，给出了多目标约束条件下的组卷问题数学模型，提出了基于Tabu搜索和变区域遗传算法的TS-CAGA算法。本算法用遗传算法作全局搜索，用禁忌搜索算法作局部搜索，给出了搜索区域动态变化的条件，通过种群规模自适应调整，可以加快收敛速度和避免局部最优化。实验结果表明，算法的组卷效率和选题质量有显著提高。     

基于布谷鸟搜索算法的SVR参数选择

SVR(支持向量回归机)在解决非线性回归问题时有极大的优势,在其预测过程中,最重要的是参数的选择,不同的参数会造成预测结果的巨大差异．目前较为普遍的方法是利用遗传算法和粒子群算法进行参数选择,而这2种算法在解决多峰问题时的局限性,容易导致算法的效率低且准确度不高．鉴于布谷鸟搜索算法引入了Lvy飞行机制,能有效地跳出局部最优解,使算法收敛速度快,且结果具有对算法本身的参数变化不敏感的优点,该文将布谷鸟搜索算法应用于SVR参数寻优过程中．网络流量和白葡萄酒质量的预测实验结果表明,布谷鸟搜索算法相对于遗传算法、粒子群算法等其他启发式智能算法而言,收敛速度更快,寻参结果的精度更高．     

基于遗传算法和高斯牛顿法的超声回波信号参数估计

在超声回波信号参数估计中,如果高斯牛顿法选取的迭代初值接近参数向量的真实解,则容易找到最优解;如果初始值远离最优解,则高斯牛顿法不收敛或者只收敛到局部最优解。针对高斯牛顿法对迭代初值敏感的问题,提出了遗传算法和高斯牛顿法结合的参数估计方法。该方法充分利用遗传算法善于进行全局搜索和高斯牛顿法善于进行局部快速搜索的优点,首先使用遗传算法求出超声回波信号的参数初值,然后利用这组初值进行高斯牛顿法迭代搜索。仿真结果表明,基于遗传算法和高斯牛顿法相结合的方法,具有收敛速度快、精确度高的特点。     

基于马尔可夫随机场的改进遗传图象恢复方法

遗传算法（ＧＡ）是模拟自然界生物进化机制的计算模型,是一种全局优化搜索方法。本文基于马尔可夫随机场,提出了改进的遗传图象恢复方法。计算机模拟结果表明,文中的改进使遗传图象恢复法效率更高。本文还就如何在复杂庞大的空间搜索最优这一遗传算法难题进行了讨论。     

基于模型参数在线辨识技术的SOC估算方法

针对遗传算法(genetic algorithm,GA)存在收敛速度慢、易陷入局部最优以及难以实现在线应用的问题,面向如动力电池等效电路模型一类非线性较强、实时性要求高的模型辨识问题,提出一种能够快速缩小搜索空间,且有效避免陷入局部最优的在线快速搜索的优化辨识框架,实现电动汽车动力电池等效电路模型参数在线快速辨识,扩展全局搜索优化算法的应用范围.进一步,将此算法应用于电池剩余荷电状态(SOC)估算问题,提出基于改进GA参数辨识技术的无迹粒子滤波SOC估算方法(IGA-UPF).并将此SOC估算方法与基于最小二乘参数辨识技术的无迹粒子滤波的SOC估算算法(LS-UPF)作比较,结果验证了本文提出的在线快速参数辨识框架具有更好的模型参数辨识精度.