全文获取类型
收费全文 | 3285篇 |
免费 | 721篇 |
国内免费 | 529篇 |
专业分类
电工技术 | 340篇 |
综合类 | 359篇 |
化学工业 | 68篇 |
金属工艺 | 69篇 |
机械仪表 | 298篇 |
建筑科学 | 76篇 |
矿业工程 | 55篇 |
能源动力 | 41篇 |
轻工业 | 126篇 |
水利工程 | 46篇 |
石油天然气 | 29篇 |
武器工业 | 54篇 |
无线电 | 393篇 |
一般工业技术 | 213篇 |
冶金工业 | 17篇 |
原子能技术 | 7篇 |
自动化技术 | 2344篇 |
出版年
2024年 | 5篇 |
2023年 | 66篇 |
2022年 | 93篇 |
2021年 | 155篇 |
2020年 | 171篇 |
2019年 | 160篇 |
2018年 | 135篇 |
2017年 | 178篇 |
2016年 | 193篇 |
2015年 | 305篇 |
2014年 | 306篇 |
2013年 | 330篇 |
2012年 | 372篇 |
2011年 | 406篇 |
2010年 | 306篇 |
2009年 | 316篇 |
2008年 | 290篇 |
2007年 | 271篇 |
2006年 | 181篇 |
2005年 | 131篇 |
2004年 | 65篇 |
2003年 | 37篇 |
2002年 | 18篇 |
2001年 | 11篇 |
2000年 | 9篇 |
1999年 | 6篇 |
1998年 | 1篇 |
1997年 | 2篇 |
1996年 | 3篇 |
1995年 | 1篇 |
1994年 | 2篇 |
1993年 | 1篇 |
1992年 | 1篇 |
1991年 | 1篇 |
1990年 | 2篇 |
1989年 | 1篇 |
1988年 | 1篇 |
1986年 | 1篇 |
1985年 | 1篇 |
1983年 | 1篇 |
排序方式: 共有4535条查询结果,搜索用时 156 毫秒
131.
基于混合蚁群优化的卫星地面站系统任务调度方法 总被引:6,自引:0,他引:6
卫星地面站系统任务调度是一个典型的组合优化问题, 优化过程极其复杂. 鉴于此, 提出了一种有效求解该问题的基于蚁群优化算法和导向局部搜索方法的混合优化方法. 该方法将蚁群优化和导向局部搜索有效地结合在一起, 极大地提高了优化绩效. 实例计算结果表明, 该混合方法能有效地求解卫星地面站系统任务调度问题. 相似文献
132.
The reconstruction of DNA sequences from DNA fragments is one of the most challenging problems in computational biology. In recent years the specific problem of DNA sequencing by hybridization has attracted quite a lot of interest in the optimization community. Several metaheuristics such as tabu search and evolutionary algorithms have been applied to this problem. However, the performance of existing metaheuristics is often inferior to the performance of recently proposed constructive heuristics. On the basis of these new heuristics we develop an ant colony optimization algorithm for DNA sequencing by hybridization. An important feature of this algorithm is the implementation in a so-called multi-level framework. The computational results show that our algorithm is currently a state-of-the-art method for the tackled problem. 相似文献
133.
Using a style-based ant colony system for adaptive learning 总被引:1,自引:0,他引:1
Adaptive learning provides an alternative to the traditional “one size fits all” approach and has driven the development of teaching and learning towards a dynamic learning process for learning. Therefore, exploring the adaptive paths to suit learners personalized needs is an interesting issue. This paper proposes an extended approach of ant colony optimization, which is based on a recent metaheuristic method for discovering group patterns that is designed to help learners advance their on-line learning along an adaptive learning path. The investigation emphasizes the relationship of learning content to the learning style of each participant in adaptive learning. An adaptive learning rule was developed to identify how learners of different learning styles may associate those contents which have the higher probability of being useful to form an optimal learning path. A style-based ant colony system is implemented and its algorithm parameters are optimized to conform to the actual pedagogical process. A survey was also conducted to evaluate the validity and efficiency of the system in producing adaptive paths to different learners. The results reveal that both the learners and the lecturers agree that the style-based ant colony system is able to provide useful supplementary learning paths. 相似文献
134.
135.
136.
基于模拟退火的蚁群算法求解Job-Shop问题 总被引:1,自引:0,他引:1
引用蚁群算法来解决Job-Shop问题(简称JSP),但是由于蚁群算法本身的原理和Job-Shop问题之间的差异性,使得用基本的蚁群算法来解决Job-Shop问题存在一些缺陷.从蚁群算法的改进入手,采用了不同策略的信息素更新方法,并采用模拟退火算法对搜索到的解进行处理,不仅加快了算法的收敛速度,而且能收敛到更好的解,最后用实例对算法的有效性进行了验证. 相似文献
137.
自适应蚁群算法在流水车间调度的应用 总被引:2,自引:0,他引:2
以求解旅行商问题(TSP)来介绍基本蚁群算法模型.针对其存在的易陷入局部最优和易出现停滞等缺点,将自适应调节策略与蚁群算法结合,提出应用改进的蚁群算法求解流水车间调度问题,并通过仿真实验验证了该改进算法的有效性和优化性. 相似文献
138.
张祖琼 《数字社区&智能家居》2009,(9)
蚁群算法是优化领域新出现的一种启发式仿生类并行智能进化系统,该算法采用分布式计算和正反馈机制,易于和其他算法结合,目前已得到了广泛的应用。本文在介绍基本蚁群算法的基础上,介绍了蚁群算法目前的一些研究情况,然后例举了蚁群算法的一些应用,最后对蚁群算法今后的研究方向作了分析和展望。 相似文献
139.
在对动态网格资源发现模型研究的基础上,改进了移动Agent在网格环境中的动态巡游策略.分析和比较了路径优化算法,在遗传算法和蚁群算法融合的基础上,提出了基于Agent的网格资源发现机制中进行路径优化的新方法,解决移动Agent为完成用户指定的资源发现任务在网格动态环境中移动时的迁移路径问题.实验结果表明了该算法的可行性,适应网格的动态性,以及提高网格资源发现的效率. 相似文献
140.
多源扩散蚁群遗传算法 总被引:1,自引:1,他引:0
传统的遗传算法在处理多模态函数优化问题时,容易出现早熟收敛,并且局部搜索能力不强.根据蚁群信息素扩散和小生境思想,提出了一种多源扩散蚁群遗传算法.该算法采用了多源选取和保留机制,在每一代种群的个体中选出多个源中心点,并把这些点保留至下一代种群;同时每个源中心点都产生和扩散信息素以指导个体寻优.与简单遗传算法,模拟退火遗传算法和小生境遗传算法进行对比实验,数据表明该算法能搜索到更好的全局最优解,收敛速度更快. 相似文献