基于RBF神经网络识别路面谱的新方法

路面不平度是车辆行驶中振动的重要激励。为了识别路面不平度的功率谱密度函数(路面谱),提出了一种基于径向基函数(RBF)神经网络识别路面谱的新方法。该方法以7自由度汽车振动模型为基础,以MATLAB软件仿真得到的汽车车身质心垂直加速度谱为神经网络理想输入样本,以GB7031-86建议的路面谱为神经网络理想输出样本,应用RBF神经网络建立汽车车身质心垂直加速度谱和路面谱之间的非线性映射模型。另取一组仿真得到的车身质心垂直加速度谱代入已训练好的网络进行路面谱识别。结果表明:该方法具有较强的抗噪声能力和较理想的识别精度,识别的路面谱与拟合的路面谱吻合一致。     

非线性规划法计算船舶稳性

船舶自由纵倾状态下的稳性曲线计算，最后归结为使消耗在倾斜船舶的功为最小，满足等排水体积约束条件的优化问题。运用非线性规划法中的惩罚函数法作为优化计算方法，与通常采用的拉格朗日乘子法相比，公式推导简洁，而立每一次迭代计算只需计算水线面以下的排水体积及浮心坐标，不需要计算水线面上的面积、漂心、惯性矩等诸要素，减少了计算量，反映了问题的本质。通过对60000吨油船在各种载况下稳性曲线的计算，证明了该方法可行实用。     

具有反馈控制的捕食-食饵模型的周期解

研究了具有反馈控制与第二类功能性反应函数的周期捕食-食饵模型.利用不等式,不动点定理与Lyapunov函数,得到了系统(1)存在唯一全局吸引的正周期解的容易验证的充分条件.     

多元复合函数求导方法

本文针对复合函数导数数学中的难点，提出了两种新的求导方法。     

基于最佳平方逼近的交通流统计分布密度函数优度拟合方法

交通流统计分布函数的形式具有多样性，选择一个具体的分布去拟合调查数据常常是困难的，因而至今在实践中仍未见使用通用方法，为此，文章对简便地产生概率密度函数的统一方法进行了研究：运用最佳平方逼近法，研究了交通工程实践中产生概率密度函数的统一方法及其实用的数值算法。理论例题仿真与实例计算验证表明该方法和程序是合理有效的。     

弱多元函数定理及其推广

多元隐函数定理条件经弱化以后其解析性质（隐函数的存在性、连续性）经论证仍然成立；其条件加强后可以推广到n m个变元的情况。     

随机效应线性模型中回归系数和参数同时估计的可容许性

对于一般的随机效应线性模型Y=Xβ+ε,E(β)=Aα,E(ε)=0,Cov(β′,ε′)=V.其中X为已知的n×p矩阵,β和ε分别为不可观测的p维和n维随机向量,Y是可观测的,V和A都已知,α∈Rk为参数.本文在一种新的矩阵损失函数下,给出了随机回归系数和参数同时估计在齐次线性估计类和非齐次线性估计类中可容许的充分必要条件.     

一类时滞Hopfield神经网络系统的全局稳定性

研究一类时滞Hopfield神经网络系统的平衡状态的存在性与全局稳定性,这类系统放弃了以前对激活函数的可微性与单调性要求。利用M矩阵理论,通过构造适当的Liapunov泛函,得到了系统全局渐近稳定的充分条件,改进了以前的相关结论。