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标准粒子群算法通过线性减小惯性权重系数来调整寻优性能,但缺乏智能化机制易导致算法后期产生早熟或陷入局部最优而产生僵局。针对这一问题,提出一种基于云模型改进惯性权重的混沌交替粒子群优化算法。根据粒子迭代变化关系,采用云模型理论对惯性权重ω进行智能化调整,以平衡其全局和局部搜索能力,防止算法产生局部僵局;另外,判定粒子稳定性,对于可能陷入局部僵局的稳定粒子进行混沌扰动,促使其跳出僵局进而向最优位置更新。实验与分析表明,基于云模型改进惯性权重的混沌交替粒子群优化算法能够跳出局部僵局且具有较高的寻优精度,算法接近完全收敛时的平均迭代次数,较现有相关研究分别降低了13.73%~20.11%。 相似文献
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33.
基于AdaBoost-SVM的P2P流量识别方法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对传统的P2P流量识别技术存在识别率低和误判率高的缺点,将机器学习中Ada Boost算法的良好分类能力和SVM的泛化能力结合起来,提出一种基于Ada Boost-SVM组合算法的P2P网络流量识别模型,将SVM作为Ada Boost的基分类器,运用最小近邻法计算支持向量与训练集的样本间的距离实现分类进行P2P流量识别。最后,以4种P2P流量数据为研究对象在MATLAB上进行仿真,仿真结果表明,提出的Ada Boost-SVM的组合算法在P2P网络流量的分类性能和分类准确率上都优于单纯的Ada Boost和SVM,组合算法的P2P流量平均识别率高达98.7%,远高于Ada Boost和SVM的识别率。 相似文献
34.
针对全球气候变化背景下我国沿海港口自然环境变化的复杂性和不确定性,以及我国沿海军港气象海洋灾害愈加频繁的变化趋势,研究探讨了我国沿海四个主要军港可能面临的气候变化风险.针对风险评估建模时难以有效评判社会因素、自然因素的困难,提出了犹豫层次分析法和云模型结合的研究思路,构建了沿海军港气候变化风险评估模型,旨在为我国沿海军港建设规划和应对气候变化提供决策建议.研究思路和方法途径也可为其他气候灾害评估和风险防范提供参考. 相似文献
35.
36.
纹理模拟是计算机生成真实感图形中一种重要且不可缺少的手段。详细介绍了运用Frdactal几何和Fournier级数产生各种形态云的纹理模拟方法,具体描述了动态云的生成过程,以及多个云团的合成、云与背景的合成等问题,最后给出了基于这一方法所实现的云团模拟图例。 相似文献
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40.
针对模糊综合评判法在告警器评估时的有效评估问题,对评估过程的指标赋权、隶属度、信息集合算子进行了研究,提出了一种改进的适合告警器的模糊综合评判方法。该方法根据最小二乘原理和离差函数,把目标规划方法应用到组合赋权之中,充分考虑了权重的主客观因素;建立了基于隶属云的评估模型,用隶属云代替隶属函数,保留了隶属度的随机特性;提出了将密度加权平均(Density Weighted Average,DWA)算子用到信息集结中,充分利用了所有的评估信息。通过对某型机载雷达告警器的有效评估,表明了该方法的合理性。 相似文献