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1.
过程神经元网络的若干理论问题   总被引:69,自引:1,他引:68  
章提出一种过程神经元模型,勘全入为与时间有关的函数或过程,它是传统人工神经元模型在时间域上的扩展。基于这种过程神经元模型,给出了一种仅含一个隐层的前馈型过程神经网络模型,即基展开过程神经元网络模型。证明了相庆的连续性定理,逼近定理,计算能力定理等。  相似文献
2.
过程神经网络的训练及其应用   总被引:40,自引:0,他引:40  
研究过程神经网络的学习算法及其在过程模式识别中的应用。针对权值基展开的过程神经网络讨论了权值基的选取规则和对采样曲线的标准化处理问题,给出了含一个隐层的过程神经网络的误差反传播学习算法。以聚合化学反应和渗流实验两个具体实例验证了算法的有效性,也说明了过程神经网络的广泛应用前景。  相似文献
3.
基于EMD与神经网络的滚动轴承故障诊断方法   总被引:39,自引:14,他引:25  
针对滚动轴承故障振动信号的非平稳特征,提出了一种基于经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,简称EMD)和神经网络的滚动轴承故障诊断方法。该方法首先对原始信号进行了经验模态分解,将其分解为多个平稳的固有模态函数(Intrinsic Mode function,简称IMF)之和,再选取若干个包含主要故障信息的IMF分量进行进一步分析,由于滚动轴承发生故障时,加速度振动信号各频带的能量会发生变化,因而可从各IMF分量中提取能量特征参数作为神经网络的输入参数来识别滚动轴承的故障类型。对滚动轴承的正常状态、内圈故障和外圈故障信号的分析结果表明,以EMD为预处理器提取各频带能量作为特征参数的神经网络诊断方法比以小波包分析为预处理器的神经网络诊断方法有更高的故障识别率,可以准确、有效地识别滚动轴承的工作状态和故障类型。  相似文献
4.
基于神经网络的结构动力模型修改和破损诊断研究   总被引:36,自引:5,他引:31  
提出了一种基于神经网络的结构动力模型修改和破损诊断方法,讨论并解决了该法实施中的若干技术问题,如神经网络的拓扑结构的快速算法,结构模态特性的量化比较,结构破损特征信息的提取和处理,计算结果精度的提高等等。  相似文献
5.
基于神经网络的智能诊断   总被引:30,自引:0,他引:30  
人工智能与诊断理论的结合形成了智能诊断,早期发展的模拟人脑思维推理的、基于知识的专家系统以串行运行的格式进入设备诊断领域,形成了基于知识的诊断推理专家系统,国内外已有许多成熟的商品化软件系统。近几年新发展起来的人工智能的一个分支--人工神经网络模仿人脑物理结构以其强大的并行运算和联想能力非常适合于设备诊断中状态识别,本单位研制的通用型神经网络智能诊断系统,已达到商品化水平,并已在生产线上运行。  相似文献
6.
人工神经网络和机械故障诊断   总被引:29,自引:1,他引:28  
吴蒙  贡璧 《振动工程学报》1993,6(2):153-163
智能化诊断是现代故障诊断技术发展的主要趋势,人工神经网络技术的出现为这种智能化提供了一个全新的途径。本文首先简单介绍了人工神经网络的基本性能及几个重要模型,着重探讨了人工神经网络技术在机械故障诊断领域中预测与控制、工况监测与故障分类诊断、模糊诊断和基于专家系统的故障诊断等几个主要方面的应用,指出人工神经网络技术与现有的信号处理、模式识别、模糊逻辑、专家系统等技术相结合,以解决故障信号分析与处理、故障模式识别以及故障论域专家知识的组织和推理等问题,必将加快智能化诊断发展的进程。可以预料:基于人工神经网络的故障诊断技术将具有广阔的发展与应用前景,并且随着VLsI 技术的发展,这一新技术必将广泛地应用于各种诊断实例。最后讨论了进一步值得研究的方向。  相似文献
7.
提高传感器精度的神经网络方法   总被引:22,自引:2,他引:20  
为使较低精度传感器获得较高精度 ,以提高传感器的性能价格比。本文提出人工神经网络提高传感器精度的新方法。该神经网络可以看成是一个可以滤去传感器信号噪声的非线性滤波器。实际使用证明 ,该方法不仅提高了传感器的精度 ,而且 ,由于可以对神经网络进行在线修正 ,所以极大地提高了传感器的环境适应性。  相似文献
8.
用概率社会网络进行结构损伤位置识别   总被引:22,自引:2,他引:20  
在不计测量误差情况下,神经网络能够成功地识别损伤位置及其程度,但在测量噪声影响下,神经网络的损伤识别效果则比较差,考虑到基于多变量模式分类的概率神经网络具有处理受噪声污染的测试数据的能力,本文将可能的损伤位置作为模式类,利用概率神经网络的分类能力来识别结构的损,地对两个算例,一个六层框架和一个两层框架进行数值模拟分析,并将概率神经网络与BP网络进行了比较,结果表明,概率神经网络具有更好的识别效果,是一种很有潜力的结构损伤位置识别方法。  相似文献
9.
基于径向基函数神经网络的滚动轴承故障模式的识别   总被引:22,自引:0,他引:22  
径向基函数(RBF)神经网络是一种3层前馈性神经网络,它具有较强的函数逼近能力和分类能力。鉴于径向基函数神经网络的优点,在对滚动轴承振动信号特征分析的基础上,提出了采用时序方法对其建立AR模型,利用AR模型参数建立径向基函数神经网络,并用该网络对滚动轴承的故障模式进行了识别。理论和试验证明了该方法的有效性,且具有较高的识别精度。  相似文献
10.
人工神经网络在材料设计中的应用   总被引:20,自引:2,他引:18  
在实验数据的基础上,利用人工神经网络建立高Co- Ni 二次硬化钢的力学性能与合金成分及热处理温度对应关系的模型. 首次提出将五个材料力学性能指标及部分合金成分作为网络的输入,其它合金成分和热处理温度作为网络的输出,根据要求的力学性能设计材料的合金成分含量及热处理条件,获得了满意的结果,为高性能材料设计提供了一定的理论辅助手段.  相似文献
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