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在实际工业过程中,异常值的干扰是不可避免的,现有的处理异常值方法会导致模型估计有偏差,并且没有考虑潜在异常值的影响。针对上述缺点,利用学生分布噪声来处理潜在异常值,提出一种适用于学生分布噪声情况的贝叶斯鲁棒辨识方法,并且将其与过采样结构相结合,推出了基于过采样结构的贝叶斯鲁棒辨识方法。仿真实验表明:本文提出的算法,随着异常值影响的增加,仍然保持较小的辨识误差,而传统辨识方法已不再适用,同时,还克服了传统结构需添加额外测试信号所带来的巨额成本。因此,本文的算法更适合于实际工业过程辨识。 相似文献
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柔性衬底硅基太阳电池ZAO透明导电膜的研究 总被引:1,自引:1,他引:0
采用孪生对靶直流磁控溅射的方法,在室温下制备了ZnO:Al(ZAO)薄膜材料,将其应用于柔性衬底非晶硅薄膜太阳电池的窗口电极。通过调整Ar气流量(1.67×10-7 m3/s~8.33×10-7 m3/s),优化了ZAO薄膜的结构、成份及光电性能。得到如下结论:理想的Ar气流量为3.33×10-7 m3/s,此时ZAO薄膜具有较高的晶化率和C轴择优取向,薄膜的霍尔电阻率达为4.26×10-4Ω.cm,载流子浓度达到1.8×1021cm-3,可见光波长范围内的光学透过率达到85%以上。将优化后的ZAO薄膜用于柔性衬底非晶硅薄膜太阳电池的窗口电极,转化效率达到了4.26%。 相似文献