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Model parameter estimation and residual life prediction for a partially observable failing system 下载免费PDF全文
We consider a partially observable degrading system subject to condition monitoring and random failure. The system's condition is categorized into one of three states: a healthy state, a warning state, and a failure state. Only the failure state is observable. While the system is operational, vector data that is stochastically related to the system state is obtained through condition monitoring at regular sampling epochs. The state process evolution follows a hidden semi‐Markov model (HSMM) and Erlang distribution is used for modeling the system's sojourn time in each of its operational states. The Expectation‐maximization (EM) algorithm is applied to estimate the state and observation parameters of the HSMM. Explicit formulas for several important quantities for the system residual life estimation such as the conditional reliability function and the mean residual life are derived in terms of the posterior probability that the system is in the warning state. Numerical examples are presented to demonstrate the applicability of the estimation procedure and failure prediction method. A comparison results with hidden Markov modeling are provided to illustrate the effectiveness of the proposed model. © 2015 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics 62: 190–205, 2015 相似文献
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Sheldon M. Ross 《海军后勤学研究》2015,62(8):659-663
There are n customers that need to be served. Customer i will only wait in queue for an exponentially distributed time with rate λi before departing the system. The service time of customer i has distribution Fi, and on completion of service of customer i a positive reward ri is earned. There is a single server and the problem is to choose, after each service completion, which currently in queue customer to serve next so as to maximize the expected total return. © 2015 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics 62: 659–663, 2015 相似文献
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基于离散事件系统建模与仿真的军事仿真系统在军事筹划阶段扮演着至关重要的作用。因果追溯与分析是军事仿真中重要的技术,它可以在大量的数据与复杂的交互关系中找出时序上的关联关系,帮助研究人员确定作战行动中的一些关键实体或事件,用于探究战争的发展脉络与蕴含其中的因果关系。首先对作战仿真领域的因果追溯分析做了简要介绍,然后提出了一种基于离散事件仿真要素的因果追溯分析方法,这种方法可以分析军事仿真中的因果关系,并且有很高的通用性和良好的实用性。 相似文献
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针对多雷达多目标跟踪过程中分布未知的系统误差估计问题,提出了基于"分布式融合思想"的误差估计方法。给出相应误差估计方法的计算公式,利用改进截断奇异值方法来减轻矩阵病态性的影响,提高误差估计的稳健性。设置了两种不同的系统误差仿真场景,对"分布式"误差估计方法在两种情形下的估计性能进行了仔细对比分析。结合"分布式"误差估计方法与"集中式估计"方法所体现出的优缺点,提出了一种将两种方法结合起来的系统误差估计算法,算法通过合理选择阈值门限η,能够在多雷达多目标且系统误差分布未知的复杂环境下对两种误差估计算法自适应地进行切换,从而充分发挥两种误差估计算法各自的优点,给出更好的误差估计结果。 相似文献
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为了对钢制强化玻璃纤维制双层油罐贯通间隙空间进行优化设计,针对目前市场上主流双层油罐间隙空间的结构特点,应用计算流体力学数值模拟软件CFD,基于多相流流体体积模型,对双层油罐内罐发生渗漏后渗漏液体在贯通间隙空间的流动特点进行模拟计算。计算结果表明:液体在间隙空间流动时,其表面力对流动的影响占支配作用,体积力的作用可以忽略;当间隙垫片之间的距离≥0.8 mm,其对液体流动的阻碍作用开始减弱;主流双层油罐间隙空间的设计不合理,无法将油罐渗漏液体尽快引流到间隙底部。最后,根据液体在间隙空间的流动特点,对双层油罐间隙空间的设计提出了改进措施。 相似文献
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为了解决机动目标定位跟踪问题,提出了一种基于CS(current statistical)模型的交互式多模型粒子滤波算法.在交互式多模型粒子滤波算法的基础上,计算CS模型的概率,自适应地调整CS模型中的目标加速度,反映出了目标的机动特性,充分发挥2种算法的优点,改善了CS模型的加速度不能自适应调整的缺点,提高了CS模型的自适应性和应用范围.另外,CS模型的自适应滤波方法由Kalman滤波改为粒子滤波.通过Monte Carlo对比仿真试验表明了该算法的可行性和优越性. 相似文献
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