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1.
无线自组传感器网络   总被引:38,自引:9,他引:29  
传感器技术正向着智能化、网络化的方向发展,无线自组传感器网络正是适应这种需求而出现的,它集传感器技术、微机电技术和网络通讯技术于一身,具有信息采集、处理和传输等技术.无线自组传感器网络在军事、工业、医疗、交通和民用等诸多方面潜在的巨大应用价值,引起了军事部门和工业界的广泛关注.本文以综述的形式介绍了无线自组传感器网络的特点和结构形式,对其广泛的应用前景做了描述,同时,对于目前国外在此方向的研究动态和研究方向作了介绍.希望本文的发表能引起国内同行对这个新兴领域的重视,争取早日将无线自组传感器网络的研究成果投入到应用领域.  相似文献
2.
解耦控制的现状及发展   总被引:15,自引:0,他引:15  
通过对多变量系统解耦设计的必要性分析,介绍了传统解耦、自适应解耦、鲁棒解耦、智能解耦等各种解耦方法,并叙述了各种方法的研究现状和应用情况,同时分析了各种方法局限性。指出解耦控制领域的研究已成为控制理论和控制工程界共同关注的热点。自适应解耦与智能解耦,侧重于控制器的研究,它们更多采用试探、优化方法来设计控制器.理论研究还尚待完善。因此,寻求一种有效的、简单易行的控制方法,即寻求理论与实际结合点,是今后研究的方向。  相似文献
3.
一种基于小波网络的自校正控制方法   总被引:10,自引:0,他引:10       下载免费PDF全文
依据小波的非线性逼近能力和神经网络的自学习特民生,提出了一种基于小波神经网络模型的自校正控制算法,文中系统由两个小波网络组成 ,分别实现未知对象的建模,仿真结果表明所提控制方法可行,效果较好。  相似文献
4.
基于DEM的视域分析与计算   总被引:7,自引:0,他引:7  
可视性分析广泛应用于GIS的各个方面,视线和视域是其最基本的两个因子。视域的计算方法有很多种,在计算时因为采用的算法和实现算法所运用的编程方法的不同,导致计算耗时间和准确度有很大的差异。该文首先对这两个因子所涉及的算法加以分析,然后用VC++.NET中的COM组件编程实现了视线和视域计算接口,并通过程序模拟生成评估的视域图,比较了各个算法在相同外界条件下的CPU时间消耗和计算准确度,得出XDraw是比较准确且CPU耗散较小的算法的结论.同时也分析了各算法之间相似程度的度量。  相似文献
5.
基于Web的地图服务器的设计与实现   总被引:3,自引:0,他引:3  
随着遥感技术、解析和数字摄影测量技术的发展,空间数据的数量以惊人速度增长,并具有数据结构复杂、多类型、多投影方式、多来源等特点,给用户综合多种空间数据、获取自己所需的地图带来极大地困难。采用一种基于Web、遵守OGC标准且以开源软件为开发基础的地图服务器的设计方法,可实现融合多格式、多来源的空间数据,为用户提供地图服务。  相似文献
6.
基于通信的MAS内多Agent自动协商   总被引:3,自引:0,他引:3  
给出了一个通用的基于联合意图的多Agent系统内部Agent协商模型,详细分析了Agent间的异步通信机制以及基于语言行为学的Agent自动协商语义,并在该协商语义的基础上给出了MAS内部基于联合意图的Agent自动协商通信协议,最后利用通信顺序进程验证了该协议的安全性和活性.  相似文献
7.
基于iFIX的自动化立体仓库监控系统   总被引:3,自引:1,他引:2  
介绍了某烟厂烟叶配方自动化仓库监控系统的设计及实现方法。系统的实现基于iFIX提供的SCADA和HMI组件,通过标准OPC接口实现与底层PLC的通信,通过共享数据库实现与上层管理系统的通信。作为整个立体仓库物流控制系统的中间层,该系统将企业的生产过程与管理紧密的结合起来。  相似文献
8.
基于优化BP神经网络的PID控制器研究   总被引:3,自引:3,他引:0  
提出了一种新型的基于优化BP神经网络结构的PID控制器(PID-NNC),该控制器将神经网络和PID控制规律融为一体,既具有神经网络自学习,自适应及逼近任意函数的能力,又具有常规PID控制器结构简单,可靠性高的特点,且控制器的算法采用的是优化的BP算法,可以避免网络陷入局部极小点,也可以加快网络的训练速度,所以该控制器可以对具有非线性,时变性和不确定性等复杂系统实行控制。利用MATLAB软件对非线性系统进行了仿真研究,其仿真结果表明该控制器具有很好的控制效果。  相似文献
9.
高精度垂直摆倾斜仪静电标定方法的研究   总被引:3,自引:0,他引:3  
在长期的观测过程中,仪器机械部分和电路部分均会产生漂移,因此,仪器记录曲线的格值必须定期进行标定.介绍了标定的基本概念,对静电标定做了详细的介绍并给出了标定的实例,实践证明静电标定对高精度垂直摆倾斜仪的标定是适用的.  相似文献
10.
在线特征选择的目标跟踪*   总被引:3,自引:3,他引:0       下载免费PDF全文
为提高目标与背景对比度低、相似物体干扰等复杂环境下目标跟踪的效果,提出将在线学习选择最优颜色特征嵌入跟踪算法中,以改善跟踪的稳定性。以当前时刻目标的区域为目标区域,利用卡尔曼滤波预测目标的下一时刻位置,在卡尔曼滤波预测的位置为中心取某一区域作为背景区域进行在线特征选择作为下一时刻的跟踪特征,以卡尔曼滤波预测的位置为初始位置利用Mean-shift搜索目标位置,此位置作为量测进行卡尔曼滤波校正。通过实验表明,该方法在目标与背景的对比度低、相似物体干扰等复杂环境下极大地改善了跟踪的稳定性。  相似文献
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