全文获取类型
收费全文 | 434篇 |
免费 | 55篇 |
国内免费 | 73篇 |
出版年
2024年 | 1篇 |
2023年 | 1篇 |
2022年 | 1篇 |
2021年 | 1篇 |
2020年 | 4篇 |
2019年 | 4篇 |
2017年 | 22篇 |
2016年 | 24篇 |
2015年 | 14篇 |
2014年 | 17篇 |
2013年 | 22篇 |
2012年 | 44篇 |
2011年 | 35篇 |
2010年 | 24篇 |
2009年 | 48篇 |
2008年 | 31篇 |
2007年 | 40篇 |
2006年 | 46篇 |
2005年 | 41篇 |
2004年 | 31篇 |
2003年 | 27篇 |
2002年 | 15篇 |
2001年 | 11篇 |
2000年 | 10篇 |
1999年 | 8篇 |
1998年 | 10篇 |
1997年 | 8篇 |
1996年 | 6篇 |
1995年 | 3篇 |
1994年 | 2篇 |
1993年 | 2篇 |
1992年 | 2篇 |
1991年 | 3篇 |
1990年 | 3篇 |
1988年 | 1篇 |
排序方式: 共有562条查询结果,搜索用时 234 毫秒
1.
基于模糊规则集度量,提出了一种故障诊断系统。提取模糊规则分两步实现:(1)由训练样本自适应形成超球子空间,可望解决高维空间的识别问题:(2)计算每个子空间上模糊规则的信任度。对模糊规则的概念进行了拓展,以便解决模糊规则之间的矛盾。仿真研究表明:模糊规则集度量可以用于液体火箭发动机的故障诊断。 相似文献
2.
本文重点研究了在目标识别领域中信息融合技术的神经网络模型,针对特征层融合的高维数、量纲不统一、信息表达方式差异等特点,利用模糊自映射神经网络来实现特征间的有效融合。经实验仿真证实,这一融合方法较单源识别正确识别率提高7个百分点左右 相似文献
3.
本文基于模糊理论,建立一种信号检测的模糊模型,并实际运用于连续波多普勒测速雷达目标速度的提取,取得了满意的结果 相似文献
4.
5.
提出了一种模糊方向神经网络分类器,并应用于液体推进剂火箭发动机故障检测与分离。模糊方向神经网络采用模糊集表示发动机故障模式,模糊集是方向超体聚集形成的集合体,方向超体则由单位方向、夹角和两个半径确定。模糊方向神经网络能在一次循环学习中形成非线性方向边界。故障检测与分离的仿真研究表明:模糊方向神经网络的识别性能是比较优越的。 相似文献
6.
针对通信系统在传统接入控制上的一些缺点,提出了模糊神经网络接入控制方法。首先,简单介绍了通信系统的接入控制原理,指出了传统接入控制的缺点;其次,描述了模糊神经网络模型,并在此基础上对网络进行优化;最后,同传统的接入控制方法进行比较。 相似文献
7.
8.
9.
针对复杂钢坯加热过程,提出了一种免疫克隆进化模糊神经网络(ICE-FNN)控制算法。首先根据现场样本数据建立过程神经网络模型;然后基于该模型,采用模糊神经网络控制器(FNNC)规则优化算法,确定FNNC的最佳规则数;最后由FNNC的规则优化所得参数构造初始种群的一个解,采用免疫克隆进化(ICE)算法对FNNC参数优化。该算法具有全局寻优和局部求精能力,仿真结果证实了其有效性。 相似文献
10.
《防务技术》2020,16(5):1073-1087
Because of the uncertainty and subjectivity of decision makers in the complex decision-making environment, the evaluation information of alternatives given by decision makers is often fuzzy and uncertain. As a generalization of intuitionistic fuzzy set (IFSs) and Pythagoras fuzzy set (PFSs), q-rung orthopair fuzzy set (q-ROFS) is more suitable for expressing fuzzy and uncertain information. But, in actual multiple attribute decision making (MADM) problems, the weights of DMs and attributes are always completely unknown or partly known, to date, the maximizing deviation method is a good tool to deal with such issues. Thus, combine the q-ROFS and conventional maximizing deviation method, we will study the maximizing deviation method under q-ROFSs and q-RIVOFSs in this paper. Firstly, we briefly introduce the basic concept of q-rung orthopair fuzzy sets (q-ROFSs) and q-rung interval-valued orthopair fuzzy sets (q-RIVOFSs). Then, combine the maximizing deviation method with q-rung orthopair fuzzy information, we establish two new decision making models. On this basis, the proposed models are applied to MADM problems with q-rung orthopair fuzzy information. Compared with existing methods, the effectiveness and superiority of the new model are analyzed. This method can effectively solve the MADM problem whose decision information is represented by q-rung orthopair fuzzy numbers (q-ROFNs) and whose attributes are incomplete. 相似文献