关于丢番图方程 x~3 ± 512 = Dy~2

用初等方法研究了丢番图方程ｘ３±５１２＝Ｄｙ２，并给出了无非平凡整数解的充分性条件．     

信息转接死锁避免的动态优化算法

对于动态传输路径，给出了每个结点至少两个缓冲的信息转接网死锁避免问题，所提出的死锁避免算法从缓冲利用的角度看是优化的。同时给出了死锁无关的证明及其条件，这对于并行计算处理问题是有益的。     

浅论城市快速路系统规模及其规划布局

在借鉴国内几个著名大城市快速路系统规划成果的基础上，着重对快速路系统规划中的互通式立交、出入匝道的最小间距以及辅道设计等进行了研讨．此外，对尚待深化研究的快速路系统的合理规模问题，进行了初次探讨，提出了校核、判断其规模合理性的方法及算式，这对准备进行快速路网规划的其他大城市，避免规模不当，将不无裨益．     

工业规模气体渗硼工艺的研究

较系统地研究了ＢＣｌ３浓度、气体流速、温度和时间等工艺参数对渗硼效果的影响规律。优选出在ＢＣｌ３用量比国内外文献介绍的用量低得多的情况下，仍可获得高质量渗硼层的气体渗硼工艺。     

一点对多点通讯在卫星测试无线转发系统中的应用

分析了卫星测试无线转发中一点对多点通讯系统中的关键性技术：包括硬件连接、通讯方式及有关技术，并给出了具体方案。     

任意形状螺线管磁场的研究

导出了任意形状通电螺线管所产生的磁场在空间的分布情况，并讨论了螺线管在仪器设备中的普遍应用，给出了这类仪器设计中磁场计算的可靠模型     

一类时滞神经网络系统的局部稳定性与分枝

给出一类时滞神经网络系统的零解的局部稳定判定准则，并给出该系统出现Ｈｏｐｆ分枝的参数条件     

正轴测投影中的非轴向度量问题

简要论述了如何根据正轴测投影性质及投影变换方法解决正轴测投影中的非轴向度量问题 ,在画法几何作图方面进行了有益的探索和研究     

河网非恒定流隐式方程组的汊点分组解法

本文在现有研究成果的基础上，提出了一种汊点分组解法其特点是能够根据实际问题的需要，灵活方便地将河网中的汊点划分为任意多组，使汊点方程组的系数矩阵压缩到与分组后每组中的汊点数相同的阶数不仅极大地压缩了系数矩阵的贮存量，而且计算量大幅度减少，计算精度也得到了保证     

Robust Estimation of Rotation Angles from Image Sequences Using the Annealing M-Estimator

A robust method is presented for computing rotation angles of image sequences from a set of corresponding points containing outliers. Assuming known rotation axis, a least-squares (LS) solution are derived to compute the rotation angle from a clean data set of point correspondences. Since clean data is not guaranteed, we introduce a robust solution, based on the M-estimator, to deal with outliers. Then we present an enhanced robust algorithm, called the annealing M-estimator (AM-estimator), for reliable robust estimation. The AM-estimator has several attractive advantages over the traditional M-estimator: By definition, the AM-estimator involves neither scale estimator nor free parameters and hence avoids instabilities therein. Algorithmically, it uses a deterministic annealing technique to approximate the global solution regardless of the initialization. Experimental results are presented to compare the performance of the LS, M- and AM-estimators for the angle estimation. Experiments show that in the presence of outliers, the M-estimator outperforms the LS estimator and the AM-estimator outperforms the M-estimator.