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1994年 | 2篇 |
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1991年 | 2篇 |
1990年 | 2篇 |
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161.
分布式遗传模拟退火算法的火力打击目标分配优化 总被引:2,自引:0,他引:2
根据火力打击规则,建立了多目标函数的目标分配模型,提出了分布式遗传模拟退火算法对模型进行求解。分布式遗传模拟退火算法基于经典遗传算法进行改进:将单目标串行搜索方式变成多目标分布式搜索方式,适用于多目标寻优问题求解;采用保留最优个体和轮盘赌相结合的方式进行个体选择,在交叉算子中引入模拟退火算法,使用自适应变异概率,较好地保持算法广度和深度搜索平衡。最后,通过仿真实验验证了算法的有效性和可靠性。 相似文献
162.
针对驱动和制动工况下电驱动汽车的滑移率控制这一强非线性和不确定性控制问题,提出了一种基于反馈线性化的自适应滑模控制(ASMC)方法。针对车辆驱动、制动工况下的车轮滑移率进行了动力学分析,建立了统一的状态方程。充分利用系统已知模型和参数,采用线性化反馈消除非线性变化的控制量增益系数的影响,通过对反馈项增益参数的自适应调整,适应附着路面不确定参数变化的控制要求,克服系统控制中存在的主要非线性和不确定性部分,对于系统难以建模描述部分,视为扰动,利用滑模控制抑制系统该部分的不确定性因素,同时保证系统响应的快速性,并对算法进行了Lyapunov稳定性分析。最后,以某型电动汽车为对象进行了仿真分析,结果表明采用ASMC控制系统动态响应快、精度高、抗扰能力强,对路面参数变化具有较强的鲁棒性,同时输出控制量抖振小。 相似文献
163.
为使舰炮制导炮弹在打击近岸机动目标的末制导段满足落角约束,考虑驾驶仪动态特性,基于自适应径向基逼近网络与动态面提出一种空间末制导律。构建弹目相对运动模型,通过带改进微分跟踪器的扩张状态观测器估计目标加速度。为零化视线角跟踪误差与角速率,采用自适应指数趋近律设计非奇异终端滑模,运用自适应径向基逼近网络削弱控制指令抖振。通过Lyapunov第二法证明了系统的视线角跟踪误差与视线角速率均最终一致有界。仿真实验表明:该末制导律使制导炮弹在空间中打击不同机动形式的近岸目标时,具备良好的末制导性能。 相似文献
164.
165.
樊向武 《武警工程学院学报》2010,(4):39-41
提出了对单兵模拟射击训练系统射击数据的新统计方法。该方法针对射击需要,在初步的数据统计后,利用统计学理论,针对性地设计了射击数据二次处理统计指标。新的统计指标不仅使射击训练水平更加精确高效,同时使射击指挥更加科学合理。 相似文献
166.
针对次优Sage自适应卡尔曼滤波器存在的不足,提出了两种改进措施:通过对滤波器发散的综合抑制,提高了滤波器的数值稳定性;设计了一种新颖的附加伴随滤波器的并行滤波结构,消除了针对结果偏移现象,提高了滤波精度。 相似文献
167.
168.
169.
针对载波跟踪算法在大频偏或动态剧烈变化时易失锁的问题,提出一种无数据辅助情况下基于自适应R/Q扩展卡尔曼滤波(AEKF)的高动态载波跟踪算法。该算法在AEKF代替鉴相器和滤波器的环路结构基础上,引入两倍相位转换来消除数据位跳变的影响,并利用载噪比估计方法和基于加加速度的信号动态监测方法来修正观测噪声协方差(R)和系统状态噪声方差(Q),进而兼顾环路的跟踪精度和动态稳定性。实验结果表明:利用该算法的GPS软件接收机能够在加速度200 g,瞬间加加速度10 000 g/s的动态指标下正常工作。 相似文献
170.
The Annealing Adaptive Search (AAS) algorithm for global optimization searches the solution space by sampling from a sequence of Boltzmann distributions. For a class of optimization problems, it has been shown that the complexity of AAS increases at most linearly in the problem dimension. However, despite its desirable property, sampling from a Boltzmann distribution at each iteration of the algorithm remains a practical challenge. Prior work to address this issue has focused on embedding Markov chain‐based sampling techniques within the AAS framework. In this article, based on ideas from the recent Cross‐Entropy method and Model Reference Adaptive Search, we propose an algorithm, called Model‐based Annealing Random Search (MARS), that complements prior work by sampling solutions from a sequence of surrogate distributions that iteratively approximate the target Boltzmann distributions. We establish a novel connection between MARS and the well‐known Stochastic Approximation method. By exploiting this connection, we prove the global convergence of MARS and characterize its asymptotic convergence rate behavior. Our empirical results indicate promising performance of the algorithm in comparison with some of the existing methods. © 2011 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics, 2011 相似文献