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11.
提出了一种基于局部相位相关的高效和鲁棒的亚像素级图像配准方法。通过传统的相位相关算法估计出初始平移参数后,在初始位置的引导下对互相关功率谱进行上采样矩阵Fourier变换,实现了图像局部相位相关,得到图像间亚像素级平移参数。实验结果表明,算法配准精度较高,且对随机噪声和光照变化具有较强的鲁棒性。 相似文献
12.
针对因天气变化而产生的色彩转移、光照变化以及相似地形(如土地和沙地)的反射频谱模糊性等因素造成的地形分类性能下降的问题,提出了一种基于高斯混合模型(GMM)的地形分类算法.首先,提取不同光照条件下地形的特征,这种特征是基于改进的离散余弦变换(DCT)纹理特征和在Y1Q空间提取的颜色特征的融合特征,然后用这些特征数据训练GMM,对于GMM组成模型数目则采用贝叶斯信息准则(BIC)加以确定.另外针对不同地形区域边界上分类性能差以及同一地形在相同条件下非一致性问题,还提出了一种分类策略.该策略的原理是利用当前特征窗口周围邻域的所属类别概率的平均值大小来决定当前特征窗口的类别.应用提出的算法在两个数据库上进行了实验,取得了令人满意的效果. 相似文献
13.
14.
15.
基于正则化技术的对支持向量机特征选择算法 总被引:2,自引:0,他引:2
对支持向量机(twin support vector machine,TWSVM)的优化思想源于基于广义特征值近似支持向量机(proxi mal SVMbased on generalized eigenvalues,GEPSVM),问题解归结为求解两个SVM型问题,因此,计算开销缩减到标准SVM的1/4.除了保留了GEPSVM优势外,在分类性能上TWSVM远优于GEPSVM,但仍需求解凸规划问题,并且,目前尚无有效的TWSVM的特征提取算法提出.首先,向TWSVM模型中引入正则项,提出了正则化TWSVM(RTWSVM).与TWSVM不同,RTWSVM保证了该问题为一个强凸规划问题.在此基础上,构造了TWSVM的特征提取算法(FRTWSVM).该分类器只需求解一个线性方程系统,无需任何凸规划软件包.在保证得到与TWSVM相当的分类性能以及较快的计算速度上,此方式还减少了输入空间的特征数.对于非线性问题,FRTWSVM可以减少核函数数目. 相似文献
16.
基于多AGENT的分布式操作臂控制 总被引:6,自引:0,他引:6
大部分传统的机器人控制方法依赖于一精确模型.随着机器人的日趋复杂,此类方
法已受到种种限制.本文在借鉴国际最新研究成果的基础上,提出了一种新的操作臂控制算
法.算法继承了多Agent的思想,易于实现并行运算;吸收了增量定向运动学思想的优点,
使运算相对简单.算法采用使操作臂末端点与目标点间距离单调减小的控制策略,并推导出
了相应的非迭代公式.针对基于多Agent的操作臂控制算法中存在的问题,本算法消除了初
始阶段运动轨迹出现的振荡现象,从根本上避免了迭代算法带来的收敛速度问题. 相似文献
17.
FastSLAM算法是同时定位与地图创建领域的一类重要方法,UPF-IEKFFastSLAM2.0算法采用UPF估计机器人的路径,地图估计则采用IEKF算法。UPF算法使粒子向后验概率高的区域运动,提高了估计精度,并且UPF算法比普通粒子滤波算法需要更少的粒子数,因而可以降低计算复杂度;IEKF算法通过迭代观测更新过程来提高估计精度。仿真实验表明,当迭代次数小于等于2时,UPF-IEKFFastSLAM2.0算法的地图估计累计时间比UPF-UKFFastSLAM2.0算法短;当迭代次数为2时,其估计精度高于UPF-UKFFastSLAM2.0算法。综合考虑估计精度和计算复杂度,认为"UPF-IEKF"是一种更合理的FastSLAM算法滤波架构。 相似文献
18.
针对FastSLAM1.0中机器人缺乏自身定位测量修正引起的累积误差和FastSLAM2.0引入测量修正引起算法复杂度增加的问题,提出一种改进的基于辅助测量的多机器人协作实时FastSLAM算法,使用双机器人协同工作,领头机器人负责完成同时定位与地图构建任务,辅助机器人通过静态相对位置测量为领头机器人提供实时定位测量修正.该辅助测量方法不仅为SLAM任务执行机器人提供较准确的定位测量值,同时也避免了FastSLAM2.0算法中额外的算法复杂度问题.实验结果表明算法既可以获得较高的精度,而且方便可行,具有较高实用价值. 相似文献
19.
20.