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401.
402.
403.
基于多重分形维数的GIS局部放电模式识别 总被引:7,自引:0,他引:7
根据气体绝缘组合电器(GIS)设备内部绝缘缺陷产生局部放电的特点,设计了4种典型的GIS缺陷模型,采用甚高频高速采集大量局部放电样本,构造了局部放电图谱;以差盒维数和多重分形理论为基础,给出了基于差盒维数的多重分形计算方法;提出了一种基于多重分形特征的GIS局部放电图谱特征提取方法,对局放图像求取了相应的差盒维数、多重分形维数及放电重心特征,最后将提取的特征量通过RBF神经网络进行分类,识别结果显示本文方法有效地提高了GIS局部放电4种缺陷的识别率。 相似文献
404.
变压器油中溶解气体分析中的模糊模式多层聚类故障诊断方法的研究 总被引:35,自引:11,他引:35
基于当前对电力变压器故障识别中的模型空间划分缺乏研究的情况,将模糊聚类技术引入了电力变压器油中溶解气体分析DGA。在对所收集的183组电力变压器绝缘故障样本进行了多层树形聚类的基础上,通过多次分析绝缘故障,得到了一种准确程度较高的故障诊断方法。 相似文献
405.
油中溶解气体分析(dissolved gas analysis,DGA)是变压器故障诊断的重要方法。变压器故障诊断研究大多采用人工智能方法学习建立单个分类器,与单个分类器相比,分类器群能够更全面地学习样本集特性,达到更好的诊断效果。分类器间的差异性是影响群体性能的主要因素,针对DGA特征量较少训练得到的分类器差异不大的问题,提出将核主成分分析(kernel principle component analysis,KPCA)与随机森林方法相结合,KPCA将样本从低维的状态空间非线性地映射到高维的核空间,在核空间用随机森林方法训练得到分类器群。对DGA故障样本以及加噪样本的诊断实验结果表明,KPCA能够有效地提取故障特征,用核特征量建模的诊断效果优于直接采用DGA特征量,分类器群的诊断效果以及抗干扰能力均高于单个分类器。 相似文献
406.
407.
为了给输电线路防污闪提供科学指导,优化绝缘子污秽度预测特征量从而提高污秽度预测时间裕度和可靠性是关键。在人工雾室模拟35 kV线路3片串普通型和防污型染污绝缘子,测取了相同运行状态下相同采样时段内的泄漏电流,提取泄漏电流有效值均值、有效值最大值和有效值标准差作为污秽度预测的特征量,建立了3个特征量与污秽度的回归拟合关系,对比分析2种绝缘子泄漏电流3个特征量与污秽度的关系,推导验证了防污型绝缘子泄漏电流3个特征量小于普通型的原因。提出在污秽沿面放电安全区段内,主要利用泄漏电流有效值的3个特征量作为污秽预测神经网络模型的输入量。仿真和试验结果对比表明,所建立的预测模型误差在4%以下。所给出的研究结果不仅为输电线路防污预警系统特征量的优化选择提供了理论依据,对线路清扫选线决策也有指导作用。 相似文献
408.
409.
410.
SF6局部放电(PD)时,某些特征分解组分气体的红外吸收频带存在重叠部分,利用光声检测法检测其成分时会有严重的交叉响应,影响检测准确度。为此,将主成分分析(PCA)与径向基函数(RBF)神经网络相结合,构建了一种能降低交叉响应的PCA-RBF神经网络,应用于光声检测法输出信号阵列的处理,以解决传统RBF神经网络在输入空间严重自相关时检测准确度的下降,实现对SO2、CO2、CF4混合气体中各组分气体体积分数的准确检测。结果表明:PCA-RBF神经网络有效地消除了样本之间的相关性,提高了神经网络对混合气体中各组分气体体积分数的检测准确度(平均相对误差<3%),为将光声检测法应用于SF6局部放电分解组分气体的检测提供了有效的数据处理手段。 相似文献