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182.
Sunkyo Kim 《海军后勤学研究》2016,63(7):549-561
A Markovian arrival process of order n, MAP(n), is typically described by two n × n transition rate matrices in terms of rate parameters. While it is straightforward and intuitive, the Markovian representation is redundant since the minimal number of parameters is n2 for non‐redundant MAP(n). It is well known that the redundancy complicates exact moment fittings. In this article, we present a minimal and unique Laplace‐Stieltjes transform (LST) representations for MAP(n)s. Even though the LST coefficients vector itself is not a minimal representation, we show that the joint LST of stationary intervals can be represented with the minimum number of parameters. We also propose another minimal representation for MAP(3)s based on coefficients of the characteristic polynomial equations of the two transition rate matrices. An exact moment fitting procedure is presented for MAP(3)s based on two proposed minimal representations. We also discuss how MAP(3)/G/1 departure process can be approximated as a MAP(3). A simple tandem queueing network example is presented to show that the MAP(3) performs better than the MAP(2) in queueing approximations especially under moderate traffic intensities. © 2016 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics 63: 549–561, 2016 相似文献
183.
针对传统脉冲耦合神经网络(PCNN)模型在多聚焦图像融合领域应用中面临的参数繁杂等问题,提出一种基于剪切波(shearlet)变换与改进型PCNN的多聚焦图像融合方法。相比以往的变换域方法,shearlet具有理想的图像信息捕捉性能以及较低的计算复杂度,因此,可利用shearlet将待融合图像进行多尺度多方向分解。其次,对经典PCNN模型加以改进,综合运用清晰度水平以及协调矩阵完成低频子带图像以及一系列高频子带图像的融合过程。最后,运行shearlet反变换得到最终融合图像。仿真实验选取了若干组待融合图像进行仿真,验证了该方法在主、客观评价两方面的优越性。 相似文献
184.
针对车载传感器网络节点移动速度快、网络拓扑结构不稳定、终端传感器节点能量不确定性等特点,提出了一种能量分级和位置预测的高效路由算法ERLP(Energy Rank and Location Prediction based routing)。该算法根据具有不同能量等级的节点将消息传递距离的不同选择那些能量高的节点作为中转节点,并结合节点的分布区域和当前速度,尽量将多个消息副本传递给覆盖不同方向的节点,避免消息传递的局部性。仿真结果表明,与当前典型延迟容忍网络的路由算法相比,ERLP算法在传输成功率、平均延迟时间上具有较大提升。 相似文献
185.
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针对发动机及其部件试验传感器数据证实的多源证据融合问题,描述了建立贝叶斯信度网络的方法,给出了传感器状态和检验关系式不确定性信息表达方法,发展了自动建立贝叶斯信度网络、计算可信度概率及更新网络的算法;给出了贝叶斯信度网络方法在模型发动机上的应用示例。 相似文献
187.
首先定义了max-T复合模糊算子,建立了一类基于模糊复合算子的模糊联想记忆网络——模糊双向联想记忆,然后系统地分析了该网络的性质,在Hamming距离意义下证明了该网络的平衡点(吸引子)具有Lyapunov稳定性。 相似文献
188.
A basic assumption in process mean estimation is that all process data are clean. However, many sensor system measurements are often corrupted with outliers. Outliers are observations that do not follow the statistical distribution of the bulk of the data and consequently may lead to erroneous results with respect to statistical analysis and process control. Robust estimators of the current process mean are crucial to outlier detection, data cleaning, process monitoring, and other process features. This article proposes an outlier‐resistant mean estimator based on the L1 norm exponential smoothing (L1‐ES) method. The L1‐ES statistic is essentially model‐free and demonstrably superior to existing estimators. It has the following advantages: (1) it captures process dynamics (e.g., autocorrelation), (2) it is resistant to outliers, and (3) it is easy to implement. © 2009 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics 2009 相似文献
189.
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提出了一种基于传感器网络的目标定位系统的模型,利用PtolemyⅡ建模仿真平台完成该传感器网络目标定位系统的系统级行为描述,同时对该目标定位系统进行建模与仿真,分析了传感器网络目标定位系统的诸多影响因素,并对仿真模型进行了命中率性能测试。测试结果表明,传感器网络目标定位系统对于传感器节点的功耗及信息时间同步窗口具有敏感性,符合传感器网络目标定位系统应用特性,Ptolemy嵌入式系统级设计方法学对指导传感器网络系统设计具有重要意义。 相似文献