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本文研究带非平稳厚尾非高斯量测噪声的非线性系统状态估计问题.考虑到广义双曲分布包含多种常见厚尾分布特例,且其混合分布为共轭的广义逆高斯分布,选用广义双曲分布建模厚尾噪声;进而引入伯努利变量构建高斯–广义双曲混合分布来建模非平稳厚尾噪声,并利用该分布的高斯分层结构得到系统的概率模型.随后采用变分贝叶斯方法实现对系统状态以及噪声参数的后验估计,得到针对此类噪声系统的卡尔曼滤波(Kalman filter, KF)框架,现有的几种鲁棒滤波算法均是本文算法的特例.机器人跟踪仿真实验表明,所提算法与同类算法相比具有更好的估计精度和数值稳定性,且对于初始参数具有较好的鲁棒性. 相似文献
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社交领域的中文命名实体识别(NER)是自然语言处理(NLP)中一项重要的基础任务。目前基于词粒度信息或者外部知识的中文命名实体识别方法,都会受到中文分词(CWS)和溢出词(OOV)等问题的影响。因此,该文提出了一种基于字符的使用位置编码和多种注意力的对抗学习模型。联合使用位置编码和多头注意力能够更好地捕获字序间的依赖关系,而使用空间注意力的判别器则能改善对外部知识的提取效果。该文模型分别在Weibo2015 数据集和Weibo2017数据集上进行了实验,实验结果中的F1值分别为56.79%和60.62%。与多个基线模型相比,该文提出的模型性能更优。 相似文献
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采用等体积浸渍法制备了Pd O质量分数5%的Pd O/Si O2催化剂,考察了H2S的体积分数0.2%的H2S-N2气氛硫化处理对催化剂活性及抗硫中毒性能的影响。X射线衍射仪和H2程序升温还原表征结果表明,硫化处理后形成了PdxSy物种。催化剂的活性评价结果显示,PdxSy物种可以提高催化剂在含硫气氛下甲烷低温催化燃烧反应中的抗硫中毒性能,同时兼具较好的催化活性。 相似文献
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采用溶胶-凝胶和浸渍法制备了SO2-4/TiO2-SiO2固体酸催化剂,利用其对大豆油脱臭馏出物进行甲酯化。研究了TiO2-SiO2载体焙烧温度、浸渍用硫酸浓度、浸渍时间对催化剂活性的影响,以及催化剂用量、醇油比、反应温度和反应时间对酯化率的影响。得到了最佳反应条件为载体焙烧温度550℃,浸渍用硫酸浓度2.5 mol/L,浸渍时间12 h,催化剂用量5%(以大豆油脱臭馏出物质量计),醇油比1.5∶1(甲醇与大豆油脱臭馏出物体积质量比),反应温度65℃,反应时间4 h。在最佳条件下,酯化率达到96.5%。 相似文献
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<正>张佩华,东华大学纺织学科教授、博士生导师,纺织学院针织与服装工程系主任,兼任中国针织工业协会专家委员会委员、中国纺织工程学会针织专业委员会副主任、上海纺织工程学会针织专业委员会副主任等职。作为2014年度“纺织之光”教师特别奖获得者,张佩华热爱教学事业,自1987年留校以来一直从事教学和科研工作,在教学、科研、学科建设、学生培养等方面均取得了较为突出的成绩。作为一位专业教师,张佩华热爱教育事业、热爱教师岗 相似文献