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31.
王昕 《计算机光盘软件与应用》2011,(7)
该文结合实际教学中的体会,提出将Robocode机器人游戏编程融入到Java教学活动中以便提高该课程的实际教学质量及学生的实践能力. 相似文献
32.
王昕 《数字社区&智能家居》2009,(9X):7738-7740
通过分析与建立全向移动机器人运动学与动力学模型,研究了移动机器人轨迹跟踪问题。在误差模型的线性化描述的基础上使用模型预测控制方法,在满足控制约束的条件下,将样周期内最小化目标函数的优化问题转换为二次规划问题的求解,有效减低了计算量。结果表明该方法对移动机器人的轨迹跟踪控制是有效可行的。 相似文献
33.
34.
35.
为实现基于声信号的变压器状态监测与故障诊断,提出了一种基于改进的瀑布声谱图-卷积神经网络的变压器声信号识别模型。首先采用基于小波变换和独立分量分析的联合去噪方法对声信号进行去噪处理;其次使用主成分分析改进瀑布声谱图,对声信号进行特征提取;然后设计适用于变压器特征声谱图识别的卷积神经网络结构,优化各层网络参数,实现对变压器声信号的特征识别;最后采集三种运行状态下的变压器声信号进行试验分析,变压器声信号识别模型对正常、过负荷以及局部放电故障三种运行状态的声信号均能达到95%以上的识别成功率。结果表明:提出的改进的瀑布声谱图-卷积神经网络模型能够对变压器声信号实现较好的识别效果,可用于变压器的状态监测和故障诊断。 相似文献
36.
37.
传统鲁棒自适应控制由于考虑了实际系统存在的不确定性,在一定程度上扩大了常规自适应控制的应用范围,但是传统鲁棒自适应控制大多只是从系统全局稳定性的角度出发来设计控制器而忽略系统动态和稳态性能,导致其无法在工况多变的实际被控系统中取得令人满意的效果。针对传统鲁棒自适应控制的不足,本文对由ARMA模型描述并包含未建模动态的系统设计了多模型鲁棒自适应控制器。首先采用正则化技术将系统未建模动态转化为系统有界扰动,并在系统降阶模型的基础上根据系统工况的变化设计了多个固定控制器和2个鲁棒自适应控制器,并根据性能指标函数选择最佳控制器作为当前系统控制器以提高系统性能。仿真实验说明当系统存在未建模动态以及系统工况发生变化时,本文设计的控制器能获得较好的控制效果。 相似文献
38.
随机系统的多模型直接自适应解耦控制器 总被引:1,自引:0,他引:1
针对多变量离散时间随机系统, 提出了一种采用广义最小方差性能指标的多模型直接自适应解耦控制器. 该多模型控制器由多个固定控制器和两个自适应控制器构成. 固定控制器用以覆盖系统参数的可能变化范围, 自适应控制器用以保证系统的稳定性和提高暂态性能. 该多模型控制器利用矩阵的伪交换性和拟Diophantine方程性质, 基于广义最小方差性能指标, 将随机系统辨识算法和最优控制器设计相结合, 直接辨识出控制器的参数, 通过广义最小方差性能指标中加权多项式的选取,不但实现了多变量系统的动态解耦控制, 而且消除了稳态误差、配置了闭环极点. 文末给出了全局收敛性分析. 仿真结果表明该方法明显优于常规自适应控制器. 相似文献
39.
协作过滤是一种有效的个性化推荐技术,针对该技术随着用户和资源的增多,数据的高维稀疏特性严重导致推荐质量的下降和计算速度减慢的问题,研究并实现了一种基于极速神经网络的协作过滤方法。采用主成分分析解决数据高维稀疏性问题,采用极速神经网络技术解决计算速度慢的问题。实验结果表明,该方法具有良好的泛化性能和学习速度,能很好的满足个性化资源推荐的需求。 相似文献
40.
对乙烯裂解炉建立实时监控模型具有重要的现实意义,而传统的多元统计过程监控方法都是假设过程处于单一工况下,而随着过程参数(进料负荷、产品组分等)的改变,工况也随之改变,传统方法便不再适用.本文针对工业过程中的多工况问题,提出了一种基于自适应模糊聚类的多模型过程监控方法,该方法可以减少监控方法对过程知识的依赖性,并且能够适应实际工业过程的非高斯性和非线性特征.首先对影响工况的过程变量利用自适应模糊聚类进行工况划分,然后对每种工况的建模数据分别利用最大方差展开(MVU)提取低维信息,再用支持向量数据描述(SVDD)建立多模型过程监控模型,最后再利用相应的统计指标进行过程监控.将上述方法应用在乙烯裂解炉上,并与基于高斯混合模型的多PCA方法(GMM-MPCA)进行了比较.仿真实验中,监控对裂解炉运行影响最大的33个变量,根据聚类有效性指标,将数据划分为5类时可以得到最佳的聚类效果.通过实验,将33维建模数据降到20维时误报率最小.仿真结果表明该方法在对非线性和非高斯性过程的监控上,能达到很好的效果,误报率和检测率均优于GMM-MPCA方法. 相似文献