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出版年
2024年 | 2篇 |
2023年 | 13篇 |
2022年 | 18篇 |
2021年 | 15篇 |
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2018年 | 11篇 |
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2009年 | 78篇 |
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2007年 | 50篇 |
2006年 | 62篇 |
2005年 | 55篇 |
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2003年 | 32篇 |
2002年 | 40篇 |
2001年 | 24篇 |
2000年 | 13篇 |
1999年 | 15篇 |
1998年 | 20篇 |
1997年 | 17篇 |
1996年 | 8篇 |
1995年 | 15篇 |
1994年 | 7篇 |
1993年 | 7篇 |
1992年 | 7篇 |
1991年 | 5篇 |
1990年 | 5篇 |
1989年 | 2篇 |
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111.
在重金属离子检测仪器及其工作原理研究的基础上,对污水中重金属离子浓度测量方法进行了分析研究,分析了采用软测量技术的可行性和必要性,针对水质测量具有非线性、大时变和多滞后的特点,提出了基于BP神经网络的污水中重金属离子浓度软测量建模方法,建立了软测量模型,并通过仿真分析和实验验证了该方法的实用性. 相似文献
112.
无线传感器网络在环境监测中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
低成本、低功耗、自组网的无线传感器网络近年来得到快速发展.对近年来无线传感器网络在环境监测中的应用进展进行系统综述,对国内外各研究小组的研究成果进行对比和分析,最后对无线传感器网络的发展进行总结和展望. 相似文献
113.
114.
根据排放检测数据规律,定义并提取特征参数,建立了规则与模糊神经网络有机结合的柴油机故障诊断模型及其对应的特征知识库,确立了模型的“可塑性”学习路线,并以单缸失火故障为例,进行了模型诊断实例研究。结果表明:运用该方法进行柴油机的故障诊断,结果准确,识别速度快,诊断效率高。 相似文献
115.
116.
117.
118.
针对弹道修正弹的高维非线性特性导致的性能优化难题,改变概念设计阶段传统的串行设计方式,提出了一种基于实验设计(Design Of Experiments,DOE)和响应面(Response Surface Methodology,RSM)的智能优化算法,定义基本的弹丸结构模型以及相关的设计参数.在DOE的基础上,将设计... 相似文献
119.
为保证SpaceFibre星载数据网络大量实时数据流的超高速确定性传输,提出一种包含两个子算法的SpaceFibre网络服务质量时隙资源分配算法。形式化描述网络服务质量机制,给出调度矩阵相关定义;创建网络服务质量排队模型,定量分析时隙资源分配对网络时延性能的影响;考虑网络兼容性和算法鲁棒性,给出改进二进制序列调度子算法;采用提高初始种群进化程度和增加遗传算子等方法,给出改进混合单亲遗传调度子算法;利用Opnet网络仿真平台建立网络服务质量仿真模型,对比不同算法下网络时延性能。仿真结果表明,该时隙资源分配算法与其他算法相比,网络平均延时降低,网络性能得到显著改善,对构建低延时SpaceFibre网络具有参考意义。 相似文献
120.
Studies on ballistic penetration to laminates is complicated, but important for design effective protection of structures. Experimental means of study is expensive and can often be dangerous. Numerical simu-lation has been an excellent supplement, but the computation is time-consuming. Main aim of this thesis was to develop and test an effective tool for real-time prediction of projectile penetrations to laminates by training a neural network and a decision tree regression model. A large number of finite element models were developed;the residual velocities of projectiles fromfinite element simulations were used as the target data and processed to produce sufficient number of training samples. Study focused on steel 4340tpolyurea laminates with various configurations. Four different 3D shapes of the projectiles were modeled and used in the training. The trained neural network and decision tree model was tested using independently generated test samples using finite element models. The predicted projectile velocity values using the trained machine learning models are then compared with thefinite element simulation to verify the effectiveness of the models. Additionally, both models were trained using a published experimental data of projectile impacts to predict residual velocity of projectiles for the unseen samples. Performance of both the models was evaluated and compared. Models trained with Finite element simulation data samples were found capable to give more accurate predication, compared to the models trained with experimental data, becausefinite element modeling can generate much larger training set, and thus finite element solvers can serve as an excellent teacher. This study also showed that neural network model performs better with small experimental dataset compared to decision tree regression model. 相似文献