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1.
提出了一种两步走的策略提高静态图像中的行人检测速率和性能。目前,利用梯度直方图( HOG)+支持向量机( SVM)依然是一种精度较高的方法,但一方面它难以训练足够多的样本,另一方面它的检测消耗太大。因此先采取随机森林的分类算法,快速地消除图像中的背景,并得到一定的感兴趣区域,再通过SVM进行检测。通过在INRIA库上的实验证明,该算法能够实现预期的双重效果。 相似文献
2.
为了有效提高漏洞分类的准确性,针对基于二叉树多类支持向量机分类算法的分类复杂性和分类结果依赖二叉树的结构等缺点,提出了一种基于熵的二叉树多类支持向量机的漏洞分类算法。根据定义最小超球体进行漏洞样本空间的分类,有效地通过熵的计算来描述漏洞之间的混杂程度,使得漏洞分类的计算过程被简化且能够有效减少分类结果对二叉树结构的依赖。采用公共漏洞枚举(CWE)漏洞分类体系在收集到的3000个漏洞样本上进行大量仿真实验,漏洞分类的平均准确率和平均召回率达93.3%和93.25%,高于基于二叉树多类支持向量机分类算法和K-近邻(KNN)分类算法得到的平均值。实验结果表明所提算法有效可行,能精确地实现漏洞的分类。 相似文献
3.
4.
经验模态分解(EMD)是用来处理非平稳时变信号的一种信号分析方法,该方法对所分析信号的局部特征信号进行不同时间尺度的分解,从而得到这些局部特征信号的各阶本征模函数(IMF)。提出了一种基于IMF能量谱的水声信号特征提取与选择方法,通过对水声信号进行经验模态分解,提取信号的本征模式分量并转换为能量谱特征向量,从而观测不同信号子频带能量谱的特征变化。分类实验采用支持向量机(SVM)分类器进行。实验结果表明,相对于小波能量谱特征提取法而言,利用IMF能量谱作为特征向量的分类实验具有更佳的分类效果,平均正确率达88%以上。 相似文献
5.
自动部件标注是一项复杂的视觉识别任务,但传统训练算法不适用于分布差异下的参数学习。为此,将部件标注描述为基于结构化输出的分类问题,提出一种支持结构化模型的自适应学习算法。通过引入基于相似度的正则算子,重新定义结构化支持向量机的损失函数,使训练损失度和源-目标参数差异度同时最小化。实验结果表明,与传统监督学习算法相比,该算法可使标注准确率提升2%~4%,同时指出部件位置特征的分布差异相比外观特征对自适应学习性能的影响更大。 相似文献
6.
针对认知无线电网络中传统方法信号特征检测性能较弱的问题,提出一种基于二维特征的信号检测方法,并将其用于仿冒授权用户检测。在传统决策理论的基础上,给出一种新的决策参数:零中心归一化瞬时能量绝对值的平均值,将其与盒维数构成一个二维特征参数矢量,作为支持向量机分类器的输入进行信号识别,判断仿冒授权用户攻击是否存在。仿真结果表明,在信噪比达到5 dB时,该算法能完全判别仿冒授权用户攻击是否存在。即使在信噪比为0的环境中,也能在保证对合法授权用户干扰很小的前提下,以较高的概率检测出仿冒授权用户攻击,具有较强的抗噪性能。 相似文献
7.
视频隐写分析技术可以侦测出含有隐藏秘密信息的视频,为社会安全提供保障。视频除了含有图像内的空间信息,还蕴含着相邻帧图像之间的时间信息。针对这一特点,提出一种精细化辨识时空特征的视频隐写分析方法。该方法对视频在时间和空间维度的特征量进行精细化建模。采用Marcov对视频空间层次上的块内和块间过程进行建模,以提取空间特征量。利用差值分析视频时间层次上的变化,以提取时间特征量,并将时间和空间特征量输入到SVM模型中进行训练和检测。实际测试结果表明,该方法能够有效区分载密视频和非载密视频,对3 100段测试视频样本的检测准确率高达97.13%。 相似文献
8.
基于熵和多步马尔可夫特征的图像拼接检测 总被引:1,自引:0,他引:1
随着图形编辑软件的普及,数字图像篡改越来越容易,数字图像篡改检测已成为一个亟需解决的问题。为此,提出基于图片信息熵和多步马尔可夫特征的图像拼接检测方法。该方法将图像拼接检测问题转换为两分类模式识别问题,先从原图、3阶Haar离散小波变换(DWT)和多尺度分块离散余弦变换(DCT)中提取图片的信息熵,再从图像的分块DCT系数中提取多步马尔可夫转移概率矩阵,由信息熵和多步马尔可夫转移概率矩阵组成统计特征,利用支持向量机分类器进行分类得到判决结果。实验结果表明,该方法在哥伦比亚图片库上具有较高的拼接检测精度,达到89.91%。 相似文献
9.
马氏距离多核支持向量机学习模型 总被引:1,自引:0,他引:1
支持向量机是统计机器学习中的一种重要方法,被广泛地应用于模式识别、回归分析等问题。但一般支持向量机未考虑样本的总体分布,降低了支持向量机的泛化能力。针对该问题,提出一种马氏距离支持向量机学习模型,考虑总体样本的分布,并将该模型扩展到多核学习模型。通过数学方法将欧式距离核矩阵转化为马氏距离核矩阵,降低模型的实现难度。实验结果证明,该模型不仅保持了欧式距离多核学习模型的原有性质,且具有更好的分类精确度。 相似文献
10.
隐层节点数是影响极端学习机(ELM)泛化性能的关键参数,针对传统的ELM隐层节点数确定算法中优化过程复杂、容易过学习或陷入局部最优的问题,提出结构风险最小化-极端学习机(SRM-ELM)算法。通过分析VC维与隐层节点数量之间的关联,对VC信任函数进行近似改进,使其为凹函数,并结合经验风险重构近似的SRM。在此基础上,将粒子群优化的位置值直接作为ELM的隐层节点数,利用粒子群算法最小化结构风险函数获得极端学习机的隐层节点数,作为最优节点数。使用6组UCI数据和胶囊缺陷数据进行仿真验证,结果表明,该算法能获得极端学习机的最优节点数,并具有更好的泛化能力。 相似文献