凸函数极小值点集与梯度神经网络的极限点集

给出了凸函数极小值点集的几何特征，它是Ｒｎ中的一个单连通子集。用神经网络求解优化问题，必须考察的问题是网络的极限点集结构；对梯度神经网络的极限点集进行详细分析，主要结果是对凸函数来说网络的极限点集就是该函数的极小值点集，而这恰是梯度网络求解凸函数总体极值时，网络能够全局稳定收敛的条件。     

边梁效应的数值模拟

应用数值方法模拟了边梁的效应 ,给出了一个边梁的弯曲刚度与扭转刚度的配置公式 ,从而消除了板的挠度、弯矩、剪力等随边梁刚度的增大而增大的不合理现象 ,并对忽略边梁的抗扭能力所导致的误差进行了定量研究。     

一类非光滑规划问题的最优性和对偶

对一类非光滑多目标规划问题进行了研究,给出了该规划问题的3个最优性充分条件。同时对其 对偶问题进行了研究,给出了相应的弱对偶定理和强对偶定理。     

梯度神经网络的H-稳定性

给出总体极小化问题的神经网络模型 ,分析了网络的电路实现。证明了网络平稳点集合的全局 H-稳定性 ,从而有效地解决了网络的可靠运行问题