多把钥匙问题的一般情形(Ⅰ)

本文给出了赋权内集空间的一个必要条件以及四维赋权内集空间的一个充要条件。     

多把钥匙问题的一般情形(Ⅱ)

本文研究了内集空间与斌权内集空间之间的关系。给出了具有三个临界集的内集空 间可以斌权的一个充分和必要条      

问题与进展（I）—数多面形

提供在数多面形方面的一些基本的、而且从总体上讲也是困难的问题。不过，可以发现一些途径去接近它们，更能引起一批相关问题。虽然已经有了和正在发现一些可能的进展，但距离完全解法在当前尚难以预料有多远的路程。     

基于构件的多模式智能教学系统（ITS）研究

智能教学系统中存在多种教学模式对提高系统的适应性教学是非常重要的，然而建构这样的系统却比较困难．本文通过对构件技术的分析，提出了多模式智能教学系统的构件模型．在基于构件技术的多模式智能教学系统中，各种教学模式、教学决策和学生模型都独立出来形成构件，通过运用教学模式构件的安装和卸载来构成具有不同教学模式的智能教学系统，以实现网络教学的个性化和智能化，方便系统的升级与维护．     

~（131）I－碘化油内放射栓塞治疗原发性肝癌

为了提高中晚期肝癌的治疗效果，我们制成１３１Ｉ标记碘化油（１３１Ｉ－碘化油），并成功治疗１０例不能手术切除的原发性肝癌病人。术后观察放射性核素在体内的分布及其半衰期。结果表明注入体内的１３１Ｉ主要浓集于栓塞肝叶内，肺内放射量平均１２．１％。癌内１３１Ｉ有效半衰期４～５．４ｄ。术后病人恢复顺利，仅有中度发热，未发生肝功衰竭。１～２周后９例病人ＡＦＰ全部下降，８例肿瘤缩小。作者认为用１３１－Ｉ碘化油行肝动脉栓塞治疗不能手术切除的肝癌是安全可行的，近期疗效满意。     

LR（k）语法的特征

给出了ＬＲ（ｋ）语法的一个特征。基于这一特征,ＬＲ（ｋ）语法的判定和分析算法更容易实现。     

一类最佳控制存在的充分条件（I）

讨论了一类脉冲型平稳随机控制模型，给出了其最佳控制存在的充分条件。     

不具线性结构拓扑空间中参数型非紧KKM定理及其在经济平衡问题上的应用

本文在不具线性结构的拓扑空间——广义区间空间——中建立了集值映像的参数型非紧KKM定理．作为应用，我们研究了极大极小问题和广义经济平衡问题。     

不具线性结构拓扑空间中参数型非紧KKM定理及其在经济平衡问题上的应用

本文在不具线性结构的拓扑空间———广义区间空间———中建立了集值映像的参数型非紧KKM定理.作为应用,我们研究了极大极小问题和广义经济平衡问题.     

完全可分的三元系TS（v,5）的支撑数集合

主要解决了完全可分的三元系TS（v,5）的支撑数集合，其中正整数v≡1,3(mod6）。     

拓扑型极大极小定理及其在抽象经济平衡问题上的应用

应用文 [1 ]中得到的参数型拓扑有限交定理 ,首先证明了区间空间上向量值极大极小定理 ,并得到几个推论 .作为应用 ,本文得到几个拓扑型截口定理及其等价形式 ,并研究了抽象经济Nash平衡和Shafer Son neinschein平衡存在问题 .     

矢值序列空间ss（E）的端点和一致λ—性质

矢值序列空间ｓｓ（Ｅ）是Ｂａｎａｃｈ序列空间ｌｐ（Ｅ）的重要推广。文中,给出了ｓｓ（Ｅ）的端点的充要条件,了ｓｓ（Ｅ）的一致λ－性质。     

矢值序列空间ss（Ek）的正规结构和中点局部一致凸

矢值序列空间ss(Ek）是Banach序列空间lp(Ek）的重要推广,本文讨论了ss(Ek）的正规结构和中点局部一致凸。     

关于符号空间上比较映射δ的研究（II）

符号空间上的比较映射δ是与移位映射σ拓扑共轭的空间自映射,进一步研究了δ与σ的终于周期点的特征,证明了符号空间∑２上的比较映射δ与移位映射σ具有完全相同的终于周期点集,即ＥＰ（δ）＝ＥＰ（σ）,并给出了关于δ与σ的终于周期点之间的关系的几个结论。     

集值渐近准非扩张映象多步迭代的收敛性

在严格凸Banach空间中，用集值映象点值化方法，证明了集值渐近准非扩张映象带误差的三步迭代列收敛于耦合不动点的充要条件．     

矢值序列空间ss（Fk）的一些几何性质

矢值序列空间ss(Fk）是Barach序列空间Ip（Ek）的重要推广，本文研究ss(Ek）的Schur性质、弱紧性以及（S）性质。     

（2＋1）多光子电离的理论公式

采用量子力学微扰理论,推导出了(2 1)共振增强多光子电离的理论公式.可以清楚地看到在双光子共振的条件下,电离效率得到加强;而且利用该公式可以模拟(2 1)多光子电离的实验结果,进而了解多光子电离的过程.     

多目标U型拆卸线平衡问题的Pareto蚁群遗传算法

针对传统方法求解多目标U型拆卸线平衡问题的不足,提出了一种基于Pareto解集的多目标蚁群遗传算法.在构造初始解阶段,以协同考虑最大作业时间、最小拆卸成本差作为蚂蚁的启发式信息;通过蚁群算法搜索可行拆卸序列,并根据多目标之间的支配关系得到Pareto解集;将蚁群算法的Pareto非劣解作为遗传操作的个体,进而将遗传操作的结果正反馈于最优拆卸路径上信息素的积累,并采用拥挤距离作为蚂蚁全局信息素更新策略,可以平衡多目标对信息素的影响,使算法快速获得较优解.将所提算法应用于52项拆卸任务算例和某打印机拆卸线实例,在算例验证中,通过对比Pareto蚁群算法,所提算法求得的8个非劣解在3个评价指标上性能分别提高了50.43%、3.25%、14.10%,在实例应用中所提算法求得8种可选平衡方案,从而验证了所提算法的有效性、优越性和实用性.