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41.
在当前信息化的战场环境下,战场环境瞬息万变,战术通信网作为信息化战争的神经中枢,起到了至关重要的作用,然而组网方案的好坏直接决定着通信网性能的优劣,因此,如何在战场环境下快速、自动、客观地评估战术通信网组网方案是一个亟待解决的问题。通过分析战术通信网的特性和要求,提出了战术通信网组网方案评估指标体系,并采用熵权灰关联的方法对组网方案进行评估优选,该方法方便快捷并且可以编程实现,不仅能够在战场环境下实时、自动地对组网方案进行评估优选,而且评估结果也符合实际情况,为指挥员提供了决策依据。 相似文献
42.
43.
明确了装备体系和核心保障能力的概念内涵。针对核心保障能力的评价问题,从评价参数和评价方法两个方面入手,系统整理了国内外开展关于核心保障能力的问题特点和研究进展,总结了现有研究成果,通过对照比较,指出了现有研究中存在的不足之处。在此基础上,从装备体系核心保障能力评价问题的外军研究成果、基础理论、系统分析和保障仿真技术4个方面,提出了后续的研究建议,对于相关科研人员具有参考和借鉴意义。 相似文献
44.
当前国内局势不太稳定,武警部队作为处置突发事件的主要力量,必须随时做好战备工作。通过分析影响武警分队处突效能的主要因素,建立了武警分队处突效能评估指标体系,给出评估模型。利用层次分析法AHP(The Analytic Hierarchy Process)确定各指标的权重,应用专家打分法确定单因素评判矩阵,最后运用模糊综合评判模型对某武警分队处突效能进行评估。评估结果与处突分队现实表现能力相一致。该方法不仅可以为首长机关在处突时提供决策支持,而且还可以根据评估结果对该分队的短板进行针对性训练,提高战斗力。 相似文献
45.
46.
针对联合作战协同效能评估指标体系不够科学和权重计算方法比较单一的问题,立足联合作战协同的本质特性和作战协同效能评估尺度,通过维度映射构建了包括整体性、精确性、时效性、灵活性和稳定性等5个一级指标、作战行动有序性、力量优势互补程度等10个二级指标的联合作战协同效能评估指标体系。通过构建离差最小组合赋权模型给出了主客观赋权合成的方法,并结合指标体系权重计算验证了方法可行性。 相似文献
47.
对两台船舶主柴油机润滑油进行了长期监测,应用原子发射光谱仪对采集的36个油样进行了测试。采用基于熵权法的模糊综合评价对各元素进行了权重赋值,并依据权重选取11个元素中的5个主要作用元素进行了数据综合评价,按照正常、注意、警告、异常4个状态对装备磨损状态进行了分类。研究结果表明:所提出的油液原子发射光谱数据综合评价方法能够客观、准确地获取装备磨损状态,其评价结果与实际磨损状态相符,为装备的使用与维护提供了有效的技术依据。 相似文献
48.
49.
以水下单元的短路/开路故障模式为基础,提出了一种分析缆系海底观测网络恒流远供系统可靠性的方法。根据系统供电和结构特性,将系统分成不同的供电链路和链路段。详细研究了处于不同位置的各种水下单元发生故障时,对链路和观测设备的供电状态的影响。归纳了导致系统和各链路无法正常导通、观测设备无法得到供电的状态情况,分析了不同故障状态发生的概率,进而得出了求解系统、供电链路与供电设备的供电可靠度的方法。通过算例分析,进一步梳理了3种供电可靠性的共性规律,说明在设计和建设恒流远供系统时,应综合须考量这3种供电可靠性。 相似文献
50.
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