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针对现在维护ATS时遇到的对仪器更换方案很难选择的问题,首先讨论在维护ATS时,更换ATS中仪器的必要性,并介绍面向信号ATS软件平台给测试带来的便利,然后在面向信号ATS软件平台的基础上使用可拓学中物元模型较为完善的对仪器进行形式化的描述,并通过蕴含分析和发散分析来生成仪器的更换方案,最后通过一个简单的例子介绍使用优度评价方法来定量描述仪器更换方案的优劣以选择较优的更换方案。 相似文献
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lp范数约束的模拟电路3层多核故障诊断模型 总被引:1,自引:0,他引:1
为提升模拟电路故障隔离精度,结合基于故障特征间一维模糊度的特征选择算法,提出一种改进的lp范数约束多核超限学习机诊断模型。该模型通过将带权分类误差融入超限学习机优化目标函数中,基于自适应Boosting策略构建了一种3层多核学习框架。在新框架下通过自适应调整训练样本的权重分布,使得每层框架能够聚焦于不同故障样本,进而提升诊断模型的辨识力。通过对2个电路实例的诊断,结果表明:所提模型在不同范数约束下具有近似一致的诊断性能;当故障属性单一时,在平衡漏警、虚警的同时,能够显著提升诊断正确率;当多种属性的故障并存时,能够将难以辨识的故障更加准确地隔离到少数模糊组中。 相似文献
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针对小样本条件下航空电子设备模块级功能故障诊断问题,将局部多核学习的局部特征表示能力与超限学习机运算高效的特点相结合,提出一种新的多故障诊断模型。一方面,通过将训练样本的近邻信息融入学习过程中,有效提升了诊断模型的推广能力;另一方面,通过构造关于局部多核超限学习机初始-对偶混合优化问题的三步交替优化策略,实现了小样本条件下对故障信息的深度挖掘,并在l1-范数约束与l2-范数约束下分别实现了对局部核权重的迭代更新。将所提诊断模型应用于某型前端接收机,结果表明,相比一般的多核、局部多核诊断方法,所提方法在实现低漏警、低虚警的同时,l1-范数约束的诊断方法将诊断精度平均提升了3.57%,l2-范数约束的诊断算法将诊断精度平均提升了4.61%。 相似文献
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为了准确地进行故障诊断,根据齿轮故障振动信号的多分量调幅-调频特征,提出了一种新的解调方法--局部均值解调法,将之与局部特征尺度分解相结合进行齿轮故障诊断。该诊断方法首先对齿轮振动信号运用局部特征尺度分解,得到若干个内禀尺度分量,然后应用局部均值解调法求取每个分量的调频分量,最后根据瞬时频率的频谱进行故障诊断。采用仿真信号将局部均值解调法与Hilbert解调法、经验调幅调频分解法进行了对比,结果表明,局部均值解调法的精确性更好。通过齿轮故障振动数据的分析,验证了局部特征尺度分解结合局部均值解调的故障诊断方法的有效性。 相似文献
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针对电子设备故障检测问题中故障机理复杂、故障样本贫瘠的问题,提出一种SL-SMOTE(Safe Level Synthetic Minority Oversampling TEchnique)和代价敏感相关向量机(Cost Sensitive Relevance Vector Machine,CS-RVM)结合的电子设备故障检测方法。所提方法将电子设备的故障检测视为一个非平衡的二分类问题,首先在数据层采用SL-SMOTE对故障样本进行拓展,然后根据优化后的样本训练得到RVM检测器,最后将代价敏感学习引入到检测结果的判别中,得到损失代价最小的检测结果。UCI数据集以及应用案例的实验结果表明所提方法有效提高了检测正确率。 相似文献
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