全文获取类型
收费全文 | 1232篇 |
免费 | 305篇 |
国内免费 | 149篇 |
出版年
2024年 | 18篇 |
2023年 | 79篇 |
2022年 | 37篇 |
2021年 | 80篇 |
2020年 | 88篇 |
2019年 | 58篇 |
2018年 | 17篇 |
2017年 | 55篇 |
2016年 | 64篇 |
2015年 | 44篇 |
2014年 | 90篇 |
2013年 | 70篇 |
2012年 | 108篇 |
2011年 | 92篇 |
2010年 | 81篇 |
2009年 | 98篇 |
2008年 | 112篇 |
2007年 | 82篇 |
2006年 | 45篇 |
2005年 | 45篇 |
2004年 | 42篇 |
2003年 | 36篇 |
2002年 | 48篇 |
2001年 | 28篇 |
2000年 | 22篇 |
1999年 | 25篇 |
1998年 | 26篇 |
1997年 | 17篇 |
1996年 | 21篇 |
1995年 | 8篇 |
1994年 | 10篇 |
1993年 | 8篇 |
1992年 | 5篇 |
1991年 | 6篇 |
1990年 | 16篇 |
1989年 | 4篇 |
1988年 | 1篇 |
排序方式: 共有1686条查询结果,搜索用时 31 毫秒
81.
为对战场电磁频率进行有效分配以减少用频设备间的相互干扰,提出了将一种基于粒子群优化的蚁群算法应用于频率分配的方法。首先介绍了战场频率管控流程的相关内容,并以干扰度最低为目标函数,使用基于粒子群算法优化的蚁群算法进行频率分配管理。粒子群算法优化蚁群算法中启发信息的权重及信息素挥发系数,作为粒子群位置和速度参数进行初始化,将粒子群算法生成的分配结果作为蚁群算法的初始信息素,利用蚁群算法较强的寻优能力寻找最佳分配方案。实验结果验证了该算法和模型的可行性。 相似文献
82.
针对无人自主水下航行器(Autonomous Underwater Vehicle,AUV)在复杂海战场环境中路径规划时环境模型复杂、约束条件多的情况,建立了包括战场地形、敌方威胁、障碍物和海流场等在内的比较完善的海战场环境模型.以AUV航行时间、威胁时间最短为优化目标,给出了一种基于振荡型入侵野草优化(Invasiv... 相似文献
83.
针对通用防空反导实时火力优化分配问题,分析了火力分配原则,综合考虑资源约束、空间关系约束以及人工干预等约束条件,以拦截效能最大、消耗费用最小为目标建立火力优化分配模型,并详细设计了拦截效能和消耗费用的表示模型;在该模型基础上,设计了一种基于离散粒子群的优化求解算法;通过仿真验证了模型的合理性和算法的可行性,对通用防空反... 相似文献
84.
讨论作业具有线性加工时间,作业间具有链约束的两台处理机流水作业排序问题,目标函数为极小化完工时间。在作业加工时间简单线性恶化下,提出作业的非负开始和停止延迟恶化率,构造了满足约束条件的复合作业。在此基础上,给出作业间具有平行链约束的两台处理机流水作业排序问题的最优多项式算法。 相似文献
85.
86.
87.
小波网络为非线性系统辨识研究提供了一种有效的方法,但目前用于小波网络学习的进化算法易陷入局部极小等缺陷.结合生物免疫系统的概念和理论,在非线性系统辨识中引入基于免疫算法的小波网络.该算法中抗体通过浓度相互作用的机制来促进或抑制抗体的生成,借此保持抗体的多样性,并产生了高亲和力的抗体对种群进行不断的更新,提高了算法的全局搜索能力和收敛速度.最后,把基于免疫算法的小波网络用于一个非线性系统辨识的标准实例中,仿真结果验证了该算法的有效性. 相似文献
88.
89.
针对四旋翼无人机反步滑模鲁棒控制器(BSMRC)因参数整定困难而限制其工程应用的问题,设计了一种基于改进粒子群算法(IPSO)的BSMRC参数优化策略。建立了含未知扰动的无人机非线性模型并设计了补偿未知扰动的BSMRC,通过Lyapunov第2方法对系统稳定性进行了证明。接着,从惯性权重和学习因子两方面对经典PSO算法改进,提升了其收敛速度,在此基础上自动整定了BSMRC参数。通过仿真表明了IPSO可使BSMRC参数快速收敛到最优解。通过模块化编程及自动代码生成技术将最优BSMRC算法部署至Pixhawk 4飞控进行了飞行实验,结果表明了IPSO优化策略的有效性,体现出了BSMRC的强鲁棒性和抗扰性。该优化策略解决了无人机BSMRC参数整定效率低下的问题,并采用基于模型设计(model-based design, MBD)技术提高了无人机控制系统的开发效率。 相似文献
90.
城市低空运用小型无人机检测车辆等城市目标正逐渐成为主流手段。针对目前存在的实际场景中可见光探测易受光照影响、无法夜间工作和红外探测目标边缘模糊,导致单模检测网络检测精度低的问题,提出了一种基于图像融合和深度学习网络的无人机多模态融合的城市目标检测算法:首先,基于DUT-VTUAV可见光-红外配准数据集和TIF图像融合算法,构建多模态融合数据集;其次,对比了现有YOLO(You Only Look Once)检测系列网络的检测精度、速度及参数量等性能参数,选择出最适合无人机端移动部署的轻量化网络YOLO v5n;最后,综合运用图像融合算法和目标检测模型,形成多模态融合检测算法。在车辆数据集上进行的对比实验表明:相对单模检测,所提出的算法的检测精度得到有效提升,mAP高达99.6%,且该算法可在0.3 s内完成一组可见光-红外图像的融合检测,具有较高的实时性。 相似文献