全文获取类型
收费全文 | 3384篇 |
免费 | 645篇 |
国内免费 | 253篇 |
出版年
2024年 | 27篇 |
2023年 | 82篇 |
2022年 | 72篇 |
2021年 | 103篇 |
2020年 | 189篇 |
2019年 | 102篇 |
2018年 | 29篇 |
2017年 | 94篇 |
2016年 | 150篇 |
2015年 | 101篇 |
2014年 | 263篇 |
2013年 | 203篇 |
2012年 | 281篇 |
2011年 | 270篇 |
2010年 | 253篇 |
2009年 | 224篇 |
2008年 | 280篇 |
2007年 | 343篇 |
2006年 | 198篇 |
2005年 | 169篇 |
2004年 | 133篇 |
2003年 | 128篇 |
2002年 | 93篇 |
2001年 | 97篇 |
2000年 | 58篇 |
1999年 | 61篇 |
1998年 | 60篇 |
1997年 | 37篇 |
1996年 | 29篇 |
1995年 | 43篇 |
1994年 | 28篇 |
1993年 | 11篇 |
1992年 | 13篇 |
1991年 | 20篇 |
1990年 | 18篇 |
1989年 | 18篇 |
1988年 | 1篇 |
1987年 | 1篇 |
排序方式: 共有4282条查询结果,搜索用时 78 毫秒
971.
基于多目标遗传算法和多属性决策的船舶柴油机转速PID控制器参数优化 总被引:1,自引:0,他引:1
李学斌 《海军工程大学学报》2009,21(3)
提出了一种基于多目标遗传算法和多属性决策的PID参数设计方法,综合考虑系统超调量、稳定时间和ITAE指标,采用改进非支配解排序的多目标遗传算法(NSGA Ⅱ)求出Pareto最优解.由这些Pareto最优解构成决策矩阵,使用客观赋权的信息熵法对最优解的属性进行权值计算,然后采用逼近理想解的排序方法(TOPSIS)进行多属性决策(MADM)研究,对Pareto最优解给出排序.给出了某型护卫舰主机转速PID控制的数值算例.计算结果表明,该联合方法通用性好,所设计的PID性能优异,适合工程实际应用. 相似文献
972.
针对舰船综合电力推进的特点,运用热经济学理论,建立了发电机组配置的数学优化模型.通过Matlab遗传算法工具箱,利用改进的遗传算法对发电机组的配置优化进行研究.结果表明,热经济学方法能较全面地反映舰船动力装置配置的经济性;改进的遗传算法是一种解决发电机组配置优化的有效方法. 相似文献
973.
974.
针对服务组合中控制流和数据流的不同协调机制,可将组合模型分为4种类型,分别是控制流集中式且数据流集中式、控制流集中式且数据流分布式、控制流分布式且数据流集中式、控制流分布式且数据流分布式.空间服务组合流程需处理较大规模的数据流,采用控制流分布式和数据流分布式的协调机制能有效降低组合过程中系统整体通信规模并减少空间服务组合响应时间.通过对各种不同组合类型建模的定量分析对上述观点进行了正确性论证.模拟实验证明,定量分析结果可信. 相似文献
975.
对于非线性系统中的机动目标跟踪问题 ,首先针对“当前”统计模型的缺陷提出了一种修正算法 ,然后应用转换测量Kalman滤波算法进行跟踪。仿真结果表明在非线性观测条件下 ,算法明显提高了对弱机动和非机动目标的跟踪性能 ,同时保持了对强机动目标的高性能跟踪 相似文献
976.
977.
军事领域文本中存在大量军事实体信息,准确识别这些信息是军事文本信息提取和构建军事知识图谱的基础性任务。首先,提出了一种基于RoBERTa预训练模型、跨度和对抗训练的标签指针网络的融合深度模型(RoBERTa-Span-Attack),用于中文军事命名实体识别;然后,采用了一种基于Span的标签指针网络,同时完成实体的起止位置和类别的识别任务;最后,在模型训练过程中加入对抗训练策略,通过添加一些扰动来生成对抗样本进行训练。在军事领域数据集上的实验结果表明:所提出的军事领域命名实体识别模型相较于BERT-CRF、BERT-Softmax和BERT-Span,在识别准确度上具有更优的效果。 相似文献
978.
针对高分辨率遥感影像提出了一种面向像斑的自优化迭代分类算法,基于半监督聚类算法获取训练样本,以支持向量机为核心设计了自优化迭代分类器。使用分型网络演化算法获取像斑,并从中选取少量标记样本;结合标记样本,利用半监督模糊C均值算法对像斑进行聚类,并基于密集度筛选得到训练样本;设计了自优化迭代支持向量机分类算法,对所有像斑进行迭代分类直到满足分类要求,并在分类过程中对近邻分类结果进行统计得到高可信度样本以自主优化训练样本集。基于以上方法分别对武汉市Quick Bird和World View影像进行分类实验,分类总精度分别达到94.67%与92%,与基于人工选取训练样本情况下进行分类的分类总精度(82%与82.67%)、常规支持向量机分类总精度(87.33%与88%)、最小二乘支持向量机分类总精度(88%与89.33%)相比,精度有明显提升,分类效果较好。 相似文献
979.
980.