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891.
892.
目前在多传感器条件下提升数据精度的基本方法是状态估计,其中最常用的方法是卡尔曼滤波及其变形算法.由于卡尔曼滤波是依靠时间积累来增加信息量、提高数据精度,因而其收敛速度不可避免地要受到时间因素的影响.另外卡尔曼滤波作为单纯的数据处理方法也无法利用观测系统中一些已知的物理信息.提出了基于途径概念的数据融合方法,它打破了机械的"传感器融合"的概念束缚,有效地帮助人们挖掘和利用潜在的冗余信息,使多传感器信息能够迅速得到充分利用,从而使收敛速度得到提高.基于途径的数据融合方法并未提供一套固定的算法,它提供的只是一套处理规则. 相似文献
893.
894.
基于GIS的重庆人口空间离散化模型研究 总被引:1,自引:0,他引:1
传统的人口统计数据一般是以行政区划为单元的二维表格数据,这种数据不能以直观的形式表达人口在自然地理空间和人文地理空间的分布与格局.目前多采用的按面积平均或单因子影响权重的人口离散化方法,仍然不能很好地模拟人口的实际空间分布.研究表明土地利用类型、地形坡度、河流、道路以及城镇居民点对人口分布有较大影响,通过较为客观的方式赋予各影响因子对人口分布的影响权重,提出了人口加权多因子离散化模型,并依据该模型对重庆地区的人口统计数据进行了离散.最终生成的栅格人口密度数据既与区县统计人口数据保持一致,又反映了各市县内部人口分布的空间变化. 相似文献
895.
896.
复杂战场环境下的舰船目标探测,采用单一制导模式的末制导系统难以实现精确探测,发展多模复合制导,提高目标选择判别能力、抗干扰能力和突防能力是反舰导弹的必然趋势。充分利用红外成像和主动雷达的互补信息,从空间对准、数据关联、目标判别3个方面提出了利用分立导引头构建复合制导系统的实现方法。 相似文献
897.
898.
针对海量电磁数据中雷达信号难以进行快速准确分选的问题,提出一种新的聚类分选方法,即改进k-means算法的Map Reduce并行化实现方法。通过引入初始聚类中心个数k1、最大聚类中心个数kmax和距离门限rt3个参数,克服了k-means算法需要事先确定k值和易受孤立点影响的局限;基于Hadoop平台实现了对改进k-means算法的Map Reduce并行化,克服了k-means算法串行实现时间复杂度高的局限。最后,实验表明改进k-means算法取得了更高的分选准确率,Map Reduce并行化后具有良好的加速比和扩展性,能够很好地对海量电磁数据中雷达信号进行高效分选。 相似文献
899.
舰船机电系统在使用维修过程中所记录的故障数据通常质量不高,信息记录不完整、不准确。针对这类不完备数据,利用图示法给出故障趋势的判定。在此基础上,分别利用齐次泊松过程、非齐次泊松过程和几何过程,对装备的历史故障数据进行分析。结果表明,几何过程产生的拟合误差最小,可预测装备的未来故障强度。 相似文献
900.
北斗卫星导航系统( Beidou Satellite Navigation System,BDS)只能传输字节受限的短报文,对于长报文需要通过分包和多次重传改善报文传输的成功率,这样会造成系统平台数据发送延误和网络拥塞。提出一种基于数据冗余的数据分包传输机制,该传输机制以数据包为处理对象,采用异或运算得到冗余包,编码简单,编码解码速度快。通过Matlab仿真,证明基于冗余编码机制比无冗余编码单次发送机制的数据接收成功率高15%以上,两次发送对多包的数据接收成功率有较大提高。 相似文献