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一种新的分级混合聚类法
马宝
南京师范大学学报(工程技术版) , 2003,
Abstract: 为了克服模糊聚类算法的不足,提出了一种新的分级混合聚法,利用自组织神经网络对数据初步进行特征提取,再利用基于熵的聚类算法进行聚类,从而既提高了聚类过程的效率,又保证了聚类结果的有效性.
广义T-S模糊系统的鲁棒非脆弱控制
马宝,赵谨
南京师范大学学报(工程技术版) , 2006,
Abstract: 在控制器的实现过程中,由于A/D、D/A转换,有限字长限制以及舍入误差等因素的影响,使得控制器自身具有不确定性.非脆弱控制的目的就是使控制器能够克服这种不确定性,保证系统的稳定性,并满足性能指标要求.研究了广义T-S模糊系统的鲁棒非脆弱控制,考虑控制器增益为加法式摄动,基于李亚普诺夫稳定性定理和线性矩阵不等式(LMI)方法,给出了非脆弱鲁棒控制器的存在条件与求解方法.仿真实例表明了该方法的有效性和可行性.
具有多时滞的不确定广义T-S模糊网络控制系统的时滞相关稳定性分析
马宝,许洁,赵瑾
南京师范大学学报(工程技术版) , 2010,
Abstract: 主要针对多时滞的不确定广义T-S模糊网络控制系统进行了时滞相关稳定性分析,给出一种改进型的时滞相关稳定性定理,不采用模型变换和交叉项的边界技术,可以得到时滞上界,使系统对所有容许的不确定性是正则、无脉冲和渐近稳定的.数值算例说明了结论的有效性.
滑动数据窗口驱动的贝叶斯-高斯网络及其在非线性系统辨识中的应用
刘益剑,方彦军,马宝
控制理论与应用 , 2009, DOI: 10.7641/j.issn.1000-8152.2009.12.CCTA081382
Abstract: 工业控制场合中,需要获取非线性被控对象的结构特性,而系统动态响应的数据直接从外部特征上反映了非线性系统结构关系.为了充分利用非线性动态系统响应过程中的数据,本文提出了一种基于滑动数据窗口(slidingdatawindow)的贝叶斯-高斯神经网络(SW-BGNN)模型.该模型将数据融合于网络模型结构中,借助于贝叶斯推理和高斯假设,利用滑动窗口数据,实现非线性动态系统的辨识和预测.整个SW-BGNN本身需要确定的参数很少,因此运算的时间很短,适合于非线性动态系统的在线辨识.将SW-BGNN应用于几个非线性动态系统的辨识和预测,仿真试验结果表明了SW-BGNN模型的有效性.
新疆哈拉阿拉特山地区的地层和沉积环境
马宝
沉积学报 , 1987,
Abstract: 本文根据对新疆准噶尔盆地西北缘的哈拉阿拉特山地区的石炭系、二叠系所作的地层研究以所获的生物化石、岩矿特征、元素分布、粘土矿物组合等新资料,确定了本地区地层的时代、层序,修正了前人的认识。并对哈拉阿拉特山区的沉积环境进行了分析,探讨了沉积相演化过程。对准噶尔盆地的形成演化提出了见解。
塔里木盆地西北缘震旦纪风暴岩成因探讨
马宝
沉积学报 , 1991,
Abstract: 本文首次论证了塔里木盆地西北缘震旦纪风暴岩的存在。就风暴岩的结构特征、沉积序列、成因模式作了探讨。震旦纪风暴岩具有底面侵蚀-充填构造、无规则排列的砾屑灰岩层、粒序层及丘状层理,以及水平纹理和纹状交错层。风暴岩可分为二种类型钙屑风暴岩为强的风暴产生的风暴浪和风暴流而形成,由-套砾屑灰岩及泥灰岩、泥岩组成;砂屑风暴岩是由强度相对较弱的风暴离岸回流将风暴高峰悬浮起的砂屑物带到浪基面以下的地方沉积而成,由砂岩、粉砂岩及粉砂质泥岩组成。
高档普采工作面调面回采技术的研究与实践
马宝
煤炭工程 , 2010,
Abstract: 采煤工作面在生产过程中需要进行调面回采。通过选择合理的工作面与下顺槽应取夹角和调面方案,采用楔形调面法,将工作面与上下顺槽调整到合理的几何状态;从而提高了生产效率和回采率,取得了良好的经济效益。
引信用圆柱螺旋压缩弹簧的优化设计
马宝
兵工学报 , 1981,
Abstract: ?本文讨论了引信用圆柱螺旋压缩弹簧的优化设计方法。用回归分析方法建立了特殊用途碳素弹簧钢丝盯σb-d和曲度系数一一缠绕比的回归方程。按满应力准则建立了弹簧优化设计的数学模型,它是一个有约束的非线性规划问题。考虑到钢丝直径是离散的,因而用直接搜索法求解,并编出了FORTRAN语言的程序。曾用此法对现有引信弹簧在相同的初始条件下进行了再设计,结果表明用此法比用传统的设计方法为优。
低压下木材的红外干燥试验
鲁德刚,戴左雁,张书安,王文进,王虎生,马宝
红外与毫米波学报 , 1983,
Abstract: 实验表明,采用红外加热技术干燥木材具有较好的节能效果。但在实际应用中,有取得较好节能效果的,也有效果不显著的。为了探索新的技术途径,我们进行了低压(又称负压)条件下的红外干燥木材试验,取得了较佳的结果。
Sliding-data-window-driven Bayesian-Gaussian neural network and its application to modeling of nonlinear system
滑动数据窗口驱动的贝叶斯-高斯网络及其在非线性系统辨识中的应用

Yijian Liu,FANG Yan-jun,MA Bao-ping,
刘益剑
,方彦军,马宝

控制理论与应用 , 2009,
Abstract: In industrial control, the structure of the nonlinear dynamic system is determined by using the dynamic data of the controlled object. In order to make full use of the data obtained from the dynamic response process of the nonlinear dynamic system, a novel Bayesian-Gaussian neural network based on sliding-window(SW--BGNN) is proposed which combines the Bayesian reasoning formula with the Gaussian assumption. Based on the data in the sliding window, the operation process of SW--BGNN reasonably predicts the output of the nonlinear dynamic system in terms of a small number of parameters of the SW--BGNN. The SW--BGNN has limited computation time which makes it suitable to onlinear identification applications. Examples of identification and prediction of nonlinear dynamic system are presented. Simulation results show the effectiveness of the SW--BGNN method.
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