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421.
针对水下探测系统探测船舶磁场信号时信噪比较低的问题,首先根据磁异常信号的频域特征,设计了约束最小二乘FIR滤波器,通过对含噪信号进行带通滤波,滤除高频噪声;再采用BP神经网络对低频分量进行学习,提取船舶目标特征信号。将该算法应用于船模实测实验,结果表明:该算法可以显著提高信噪比,增强对船舶磁场信号的检测能力。 相似文献
422.
分析了神经网络和模糊推理系统的优缺点,研究了自适应神经模糊推理系统(ANFIS)结构模型及后向传播和递归最小二乘算法相结合的混合算法.在分析了目标毁伤等级主要影响因素的基础上,构建了目标毁伤等级预测ANFIS模型,利用毁伤试验样本数据训练该模型,得到了与实际一致的目标毁伤等级,并将预测结果与基于BP神经网络的预测结果进行了仿真对比分析.仿真结果表明,该目标毁伤等级预测模型能够准确地预测出目标的毁伤等级,并且其预测精度较BP神经网络方法高,为目标毁伤等级预测提供了一种有效的方法. 相似文献
423.
针对电传动装甲车辆发动机-发电机系统建模难的问题,采用BP神经网络辨识发动机转矩,设计了发动机-发电机系统动态实验,在测得发动机在不同油门开度时的转速动态响应,并将电励磁旋转整流同步发电机等效为直流发电机的基础上,建立发动机-发电机系统动态模型。仿真与实验对比结果表明:模型满足车辆仿真精度要求。 相似文献
424.
425.
根据第四代歼击机的作战能力,分析了空战过程中可能存在的三种态势,提出了影响第四代歼击机空战战术的重要因素。结合影响因素进行了模糊决策讨论,基于模糊神经网络的方法完成了空战决策系统的设计,并通过神经网络的训练,确定了模糊决策网络。最后,通过仿真验证,表明决策系统实际输出与期望结果是一致的,决策结果是准确的,能够为决策者根据战场态势进行决策提供参考,缩短了决策时间,提高了指挥决策效能。 相似文献
426.
427.
针对战术移动自组(AdHoc)网络提出一种分布式位置辅助的功率控制算法(LAPCA),它通过位置预测来推算节点的邻节点数目,进而调整信号发射功率,以保持最佳的网络连通性,由此提高整个网络的有效流量。该算法作为一个独立模块可以方便地与已有的移动自组网络路由协议相结合。采用较为适合战术环境的参考点群组移动(RPGM)模型来产生网络仿真场景,从仿真实验结果来看,几乎在所有的RPGM场景下采用该算法后的网络有效流量相对于纯粹的AODV路由协议都得到了提高。 相似文献
428.
429.
In a master surgery scheduling (MSS) problem, a hospital's operating room (OR) capacity is assigned to different medical specialties. This task is critical since the risk of assigning too much or too little OR time to a specialty is associated with overtime or deficit hours of the staff, deferral or delay of surgeries, and unsatisfied—or even endangered—patients. Most MSS approaches in the literature focus only on the OR while neglecting the impact on downstream units or reflect a simplified version of the real‐world situation. We present the first prediction model for the integrated OR scheduling problem based on machine learning. Our three‐step approach focuses on the intensive care unit (ICU) and reflects elective and urgent patients, inpatients and outpatients, and all possible paths through the hospital. We provide an empirical evaluation of our method with surgery data for Universitätsklinikum Augsburg, a German tertiary care hospital with 1700 beds. We show that our model outperforms a state‐of‐the‐art model by 43% in number of predicted beds. Our model can be used as supporting tool for hospital managers or incorporated in an optimization model. Eventually, we provide guidance to support hospital managers in scheduling surgeries more efficiently. 相似文献
430.
In this paper, based on a bidirectional parallel multi-branch feature pyramid network (BPMFPN), a novel one-stage object detector called BPMFPN Det is proposed for real-time detection of ground multi-scale targets by swarm unmanned aerial vehicles (UAVs). First, the bidirectional parallel multi-branch convolution modules are used to construct the feature pyramid to enhance the feature expression abilities of different scale feature layers. Next, the feature pyramid is integrated into the single-stage object detection framework to ensure real-time performance. In order to validate the effectiveness of the proposed algorithm, experiments are conducted on four datasets. For the PASCAL VOC dataset, the proposed algorithm achieves the mean average precision (mAP) of 85.4 on the VOC 2007 test set. With regard to the detection in optical remote sensing (DIOR) dataset, the proposed algorithm achieves 73.9 mAP. For vehicle detection in aerial imagery (VEDAI) dataset, the detection accuracy of small land vehicle (slv) targets reaches 97.4 mAP. For unmanned aerial vehicle detection and tracking (UAVDT) dataset, the proposed BPMFPN Det achieves the mAP of 48.75. Compared with the previous state-of-the-art methods, the results obtained by the proposed algorithm are more competitive. The experimental results demonstrate that the proposed algorithm can effectively solve the problem of real-time detection of ground multi-scale targets in aerial images of swarm UAVs. 相似文献