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41.
对流行的神经网络算法和无学习率的神经网络算法做了比较.流行的人工神经网络算法在误差反演过程中需要加入学习率,依次减少误差,逐渐逼近正确的拟合多项式,计算精度很高.无学习率的神经网络算法在进行权值调整时不需要加入学习率,减少了计算量,增加运算速度,计算精度也很高.它们可以应用于传感器信号处理中,流行的神经网络算法适用于压力传感器的温度补偿,无学习率的神经网络算法可用于对范德堡函数多项式拟和.  相似文献   
42.
用直流磁控溅射法分别在si(111)基片及陶瓷基片上制备掺有Pt的Sn02薄膜,并进行500℃~700℃退火处理,对掺杂前后的薄膜进行XRD分析,测试各掺杂样品气敏特性。500℃退火后,掺杂样品对各种有机气体有较高的灵敏度,随着溅射时间的延长,气敏特性提高。700℃退火后,45min溅射的样品对氨气有很高的灵敏度和很好的选择性,最佳工作温度为220℃左右。随着掺杂时间延长,气敏特性降低。  相似文献   
43.
非线性函数规范化多项式拟合精度分析   总被引:5,自引:2,他引:5  
多项式可用于非线性信号的拟合,关键在于求解其各项系数。对于任何非线性函数,文献[1]提出一个规范化的拟合方法,本文主要讨论了小数点位数和阶数的选取对规范化多项式拟合精度的影响  相似文献   
44.
采用直流磁控溅射法进行ZnO薄膜的制备,探讨了O2/Ar对薄膜方块电阻,退火对薄膜结构的影响.在对不同退火温度的ZnO薄膜的气敏特性进行测试后表明:较低的退火温度有利于提高器件气敏特性,其中经600℃退火的ZnO薄膜的灵敏度最高,其最佳工作温度为350℃.实验制备的ZnO薄膜对丙酮、汽油等有机蒸汽都有较高的敏感性和较短的响应-恢复时间,呈现对有机蒸汽敏感的广谱性.  相似文献   
45.
本文讨论了研制一套风速风向无线数据采集系统的基本原理和电路设计.在分析了风对人类的重要的作用、流量传感器及无线数据传输模块工作原理的基础上,设计了以AT89S52单片机为主控单元的风速风向无线数据采集系统硬件电路和软件,采集了实际风速、风向的数据.  相似文献   
46.
本文介绍了一种具有无线传输功能的智能气敏传感器系统.该系统将具有ARM7(Advanced RISC Machines 7)内核的LPC2131应用到测量气敏元件阻值及其所处气体浓度的测试电路的测量仪器中,实现了气敏传感器的智能化.另外将无线收发芯片nRF403应用于该系统,实现测量系统所测数据的无线传输,用户可在接收端对系统进行控制.该系统避免了复杂的现场连线,应用灵活,提高了工作效率,降低了工作成本.  相似文献   
47.
多项式可用于非线性信号的拟合,关键在于求解其各项系数.对于任何非线性函数,文献[1]提出一个规范化的拟合方法,本文主要讨论了小数点位数和阶数的选取对规范化多项式拟合精度的影响  相似文献   
48.
采用sol-gel法制备了w(Al2O3)为2%~4%的Al2O3-ZnO纳米粉体,利用XRD和SEM等测试手段分析了粉体的微观结构.研究了Zn2+浓度、pH值和清洗对粉体制备的影响.采用静态配气法测试了由所制粉体制成的气敏元件对丙酮、乙醇、甲醇等气体的气敏性能.结果表明:用该法得到的粉体材料颗粒粒径小,工作温度为160℃时,由w(Al2O3)为3%的粉体在700℃退火制得的气敏元件对体积分数为40%的丙酮的灵敏度最高可达到7 779,响应-恢复时间均为1S.  相似文献   
49.
工作压强和退火温度对SiC薄膜结构的影响   总被引:1,自引:0,他引:1  
用双射频共溅射和溅射后退火的方法在单晶Si(111)衬底上制备了SiC薄膜。利用X射线衍射仪(XRD)、扫描电镜(SEM)及原子力显微镜(AFM)分析了样品的物相组成、形貌和结构。研究发现,此种方法制备得到8H-SiC薄膜,在1.5~3Pa时增大工作压强有利于SiC薄膜退火之后结晶,同时薄膜沉积速率降低,使生长变致密,粗糙度减小,薄膜表面趋于平滑。对SiC薄膜进行850、1000、1150℃退火,结果表明,适当升高退火温度有利于提高薄膜的结晶质量和晶化程度,提高薄膜的致密度,降低薄膜中的缺陷密度。  相似文献   
50.
用斜置式四探针测定了硅单晶片(Ф75mm)上3mm间距测试点的电阻率分布.本文从电阻率的统计分布出发,确定了电阻率的分隔数和差值,采用指数函数作为模糊集的隶属度,并且选择合适的门槛值,利用模糊数学将电阻率数据归类于不同的模糊集.同一模糊集对应相同的电阻率,这样使电阻率能以一定的间隔分布,然后结合MATLAB软件画出电阻率等值线,以构成Mapping图.在同一等电阻率线条上各点具有较小的阻值偏差,且剩余未连接点少.连接质量好,可以应用于指导实际生产.  相似文献   
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