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51.
针对真值标注的歧义性、偏差性问题和具有缩放场景的视觉跟踪应用情况,提出了一种新的视觉跟踪单目标基准评价指标.首先,在重叠率基础上提出了加权重叠率框架;其次,提出了多区域标注方法,通过多区域标注降低标注者歧义性,在具有缩放场景的应用中,通过反演进行多区域标注,使评价更符合应用实际;再次,针对标注的偏差性,提出了多标注融合方法,提高了标注的可信度;最后,将应用于单次跟踪评价的重叠率框架推广到多次跟踪评价,利用加权结果图使评价更具解释性.通过著名评价标准VOT、OTB的真值标注融合实验验证了本文标注规则的准确性;通过在具有缩放场景的视觉跟踪实验和重复实验,与其他跟踪指标的比较验证了本文指标的有效性. 相似文献
52.
针对飞行器在大机动飞行过程中气动参数不确定、外部未知干扰因素较多及系统建模可能存在误差等问题,设计了一种基于RBF神经网络的非线性自适应反演控制器。飞行器大机动飞行过程中的广义不确定性由RBF神经网络在线逼近,神经网络权值矩阵通过自适应律在线更新。反演设计过程中对虚拟控制律的反复求导带来的"项数膨胀"问题,通过引入一阶滤波器来解决。通过构造Lyapunov函数,证明了闭环系统所有信号均有界,并且跟踪误差指数收敛到零的一个小邻域内。对某飞行器进行了大机动飞行仿真,结果表明该控制器具有良好的跟踪效果和鲁棒性。 相似文献
53.
54.
针对复杂情况下视觉目标跟踪算法性能严重退化的问题,提出一种基于难例挖掘和自适应时间正则化的视觉目标跟踪算法.首先,该算法在Staple算法基础上,深度挖掘困难负样本用于相关滤波器训练,提高了跟踪算法的抗干扰能力;其次,加入自适应时间正则化约束,根据目标响应图的变化情况,自适应确定时间正则化系数及模型更新策略,增强了跟踪算法的鉴别能力.在数据集OTB-2015、TC-128和UAV123上的实验结果表明,该算法能够有效应对复杂情况下跟踪性能退化的问题,且运行速度超过30帧/秒,满足实时性需求,综合性能优于对比算法. 相似文献
55.
针对一类输入受限的非线性系统,提出了一种自适应模糊backsteppig控制器的设计方法.在控制器的设计过程当中,采用模糊系统对不确定非线性函数在线逼近;利用双曲正切函数和Nussbaum函数对系统输入饱和函数进行处理;将动态面法与backstepping法相结合解决"计算膨胀"的问题.通过Lyapunov理论分析证明了所设计的控制器能够使闭环系统所有信号半全局一致有界(SGUUB).最后应用于高超声速飞行器的攻角跟踪控制中,仿真结果表明该方法的有效性. 相似文献
56.
57.
58.
59.
60.
当高超声速飞行器改变飞行状态时,若采用传统的状态反馈方法进行姿态控制系统设计,为保持系统稳定,需在不同的平衡点反复进行线性化计算,计算过程十分复杂。另外,在飞行器高速飞行的过程中存在输入约束,还需考虑执行器饱和的问题。针对以上问题,采用两步法进行控制系统的设计:首先,设计了基于线性变参数(LPV)系统的模型参考控制器,采用奇异值分解与线性矩阵不等式计算得到控制器系统矩阵与反馈增益,在飞行状态发生变化后,实现对指令信号的跟踪响应;然后,考虑到执行器饱和的情况,引入抗饱和补偿器,采用LQR最优控制理论计算补偿器增益,实现对控制输入限幅约束。通过仿真表明,设计的控制器超调量较小,调节时间较短,且有效地减小了控制器设计过程的计算量。 相似文献