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Demand forecasting performance is subject to the uncertainty underlying the time series an organization is dealing with. There are many approaches that may be used to reduce uncertainty and thus to improve forecasting performance. One intuitively appealing such approach is to aggregate demand in lower‐frequency “time buckets.” The approach under concern is termed to as temporal aggregation, and in this article, we investigate its impact on forecasting performance. We assume that the nonaggregated demand follows either a moving average process of order one or a first‐order autoregressive process and a single exponential smoothing (SES) procedure is used to forecast demand. These demand processes are often encountered in practice and SES is one of the standard estimators used in industry. Theoretical mean‐squared error expressions are derived for the aggregated and nonaggregated demand to contrast the relevant forecasting performances. The theoretical analysis is supported by an extensive numerical investigation and experimentation with an empirical dataset. The results indicate that performance improvements achieved through the aggregation approach are a function of the aggregation level, the smoothing constant, and the process parameters. Valuable insights are offered to practitioners and the article closes with an agenda for further research in this area. © 2013 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics 60: 479–498, 2013 相似文献
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研究了阵列接收的GPS接收信号中线性扫频(LFM)干扰的抑制问题。LFM信号瞬时频率的估计是抑制干扰的关键,而要准确估计信号瞬时频率,必须抑制接收信号时频分布中交叉项干扰。本文对接收信号矢量进行白化,得到信号矢量白化后的空时频分布(STFD)矩阵。文中推出一个与传统方法获得的判决变量不同的判决变量,用该判决变量可以更加清晰地选出LFM信号在时频分布中的自项。根据时频脊点的分布估计LFM信号频率参数以及信号瞬时频率,之后即可根据瞬时频率构建陷波器滤除干扰。仿真表明该方法能够将受交叉项严重干扰的接收信号时频分布映射为清晰的接收信号自项的时频分布,在数据快拍数满足一定要求时可以很好地抑制掉LFM干扰。 相似文献
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65.
66.
吴黄荣 《海军工程大学学报》1990,(3)
本文给出用线积分计算二维连续型随机变量(X,Y)函数的概率密度的一般公式。与通常方法相比,具有方法简单、计算量少的优点。 相似文献
67.
68.
李自强 《军械工程学院学报》1989,(2)
本文综述了致伤因素对目标的致伤效果,取决于击中的部位和释放能量的多少,且随着击中部位和因素的改变而不同。指出各因素对目标的致伤作用既有相互影响又有其独立性。并给出了致伤因素对目标综合效应的估算公式。 相似文献
69.
金治明 《国防科技大学学报》1990,12(3):58-62
设(X_n,F_n)_1~∞是适应的报酬序列,(γ_n)是相应的snell 包,(A_n)是(γ_n)的Doob-Meyer 分解中零初值的可料增过程。本文继J.Klass 的研究证明了σ_1=inf{K≥1:X_k≥γ_k}是最小半最优的且是最大严格正则的广义规则,而K_0=sup{n≥0:A_n=0}<∞是最大正则的广义规则,从而得出了广义最优规则唯一性的另一表述。 相似文献
70.