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231.
232.
从复杂网络理论角度,构造出了C2组织结构的网络拓扑模型,并根据C2组织结构的网络特性提出了一个重要的统计特性——节点的重要度,说明节点与其他节点联系的紧密性和重要性,进而分析了C2组织结构网络中的各个统计参数在C2组织结构网络中所具有的现实意义,并基于某个作战想定构建出C2组织结构网络的动态演化过程,更深层次地分析C2组织结构的合理性和高效性,为优化C2组织结构奠定基础。 相似文献
233.
234.
神经网络模型具有强大的问题建模能力,但是传统的反向传播算法只能进行批量监督学习,并且训练开销很大。针对传统算法的不足,提出全新的增量式神经网络模型及其聚类算法。该模型基于生物神经学实验证据,引入新的神经元激励函数和突触调节函数,赋予模型以坚实的统计理论基础。在此基础上,提出一种自适应的增量式神经网络聚类算法。算法中引入"胜者得全"式竞争等学习机制,在增量聚类过程中成功避免了"遗忘灾难"问题。在经典数据集上的实验结果表明:该聚类算法与K-means等传统聚类算法效果相当,特别是在增量学习任务的时空开销方面具有较大优势。 相似文献
235.
认知无线Mesh网络中满足服务质量约束的多目标优化组播路由问题比单目标优化组播问题更加复杂,为了快速求解认知无线Mesh网络中满足服务质量约束的、以最小化资源消耗与最小化信道冲突值为目标的多目标优化组播路由问题,提出一种基于粒子群优化算法的问题求解框架,包括问题描述、粒子编码与粒子初始化、适应度函数、粒子飞行、粒子变异、粒子消环。粒子由表示节点之间连接关系的带权邻接矩阵表示,重新定义了用于粒子飞行的3种运算规则以及粒子飞行运算和粒子变异运算。仿真结果表明提出的算法能达到预定目标,资源消耗较低且能获得较低的信道冲突值。 相似文献
236.
237.
一种能量均衡的战场无线传感器网络路由协议算法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对战场无线传感器网络中节点能量消耗不均衡以及节点剩余能量问题,提出了一种基于能量均衡的战场无线传感器网络LEACH路由协议的改进算法,该算法主要是对传感器网络中的簇群内节点的剩余能量,以及其传输数据的链路长度这两个方面的权重问题进行了改进,使传感器网络的能量消耗趋于平衡,通过MATLAB平台对改进后的EBLRP协议与LEACH协议进行了模拟仿真,结果表明,新的路由协议能够使网络的生命周期延长13%左右,并且使节点的能量消耗情况有所缓解。 相似文献
238.
现有应用于射频指纹识别的卷积网络对时序同相正交(in-phase and quadrature-phase, IQ)信号的处理都是将其简单视为图像进行的,存在识别准确率低和计算量大的问题。针对以上问题,提出了一种基于IQ相关特征的卷积神经网络结构。该网络分步提取了IQ相关特征及时域特征,通过自适应平均池化获得了各通道特征均值,并用单个全连接层进行分类。实验结果表明,较传统卷积网络结构,所提网络在多种场景下的识别准确率更高,并且计算量更小。 相似文献
239.
提出了一种混沌背景下的编码信号检测新方法。信号检测过程包含两个步骤:混沌信号的预测和检测判决。该方法利用非线性前馈神经网络进行混沌信号模型的创建,并采用13位巴克码作为编码信号。仿真结果表明,通过该方法进行编码信号检测可以得到较高的检测概率和较低的虚警概率,整体检测性能较高,并且对于不同信噪比的信号具有较强的鲁棒性。 相似文献
240.
基于动态神经网络的柴油机建模研究 总被引:4,自引:1,他引:3
针对全柴推进系统仿真中主柴油机输出扭矩的预测问题,分析了输出扭矩的影响因素,在实验室试车台记录数据的基础上,利用小波分析方法对带噪声的原始信号进行预处理,运用Elman动态递归神经网络建立了用于柴油机输出扭矩预测的控制模型. 相似文献