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1.
针对传统电缆卷筒减速器故障诊断技术存在不同状态下的电缆卷筒减速器故障诊断误判率高的问题,提出基于巡检机器人的电缆卷筒减速器故障诊断技术。基于巡检机器人构建一个数据采集系统,利用该系统采集电缆卷筒减速器发出的振动信号数据;采用 KPCA 方法提取采集数据的特征,获得电缆卷筒减速器特征向量;将特征向量用作输入量输入到故障诊断模型中进行训练,训练期间对特征向量数据进行简化,以此提升故障诊断效率,依据输出的故障类型实现电缆卷筒减速器的故障诊断。实验结果表明,通过对该方法进行不同状态下的故障诊断误判率测试,验证了该方法的准确率高、实用性强。  相似文献   
2.
基于判别核窗宽的掌纹识别方法   总被引:2,自引:2,他引:0  
提出了一种新的判别 核窗宽方法,进而研究了基于判别核窗宽的KPCA和LPP在掌纹识别中的应用。首先根据训练 样本和类标签计 算类内核窗宽和类间核窗宽;在分类密集区选择较小窗宽,在分类稀疏区选择较大窗宽,可 以有效提取数 据的关联特征;然后运用基于判别核窗宽的KPCA和LPP方法提取低维特征向量,计算特征向 量间的余弦 距离进行掌纹匹配;最后运用PolyU掌纹图像库,对本文算法进行测试。实验结果表明,与 传统算法相比, 本文算法的识别率最高,识别时间小于0.6s,验证了方法的有效性 。  相似文献   
3.
针对影响用水总量的相关用水因子的不确定性和非线性多维特点,论文研究并提出了一种融合KPCA和思维优化BP神经网络的用水总量预测方法。首先运用相关系数法确定预测因子,然后利用核主成分分析(KPCA)对所述预测因子进行降维处理,解决数据之间的非线性特征,最后采用BP神经网络建立用水总量预测模型,同时采用思维进化学习算法优化BP神经网络的权值和阈值。该方法在国家统计局的2007-2016年度开放统计用水数据中实验,通过实验比较,该模型的相对预测误差小于5%,结果表明,融合 KPCA和思维优化BP神经网络的用水总量预测模型能很好的预测未来用水总量。  相似文献   
4.
In this paper, a two-step phase partitioning strategy is proposed. Firstly, the number of phases is automatically determined according to the intra-class and inter-class similarity of feature space data, thus avoiding excessive manual intervention. Secondly, the phases are partitioned by step-wise adding the kernel entropy extended load matrix (KEELM), avoiding the wrong division of phases caused by unstable state of working condition conversion. A process monitoring model based on multiway kernel entropy independent component analysis (MKEICA) is constructed in each sub-phase to deal with complex batch processes with nonlinear and non-Gaussian properties. A new statistics index based on the idea of high order cumulant analysis (HCA) is constructed in each sub-phase for process monitoring. Compared with the traditional second-order statistics, it can obtain high-order statistical information. Finally, the proposed method is applied to the penicillin simulation platform process and compared with the traditional multiway kernel independent components analysis (MKICA) and HCA methods to verify the effectiveness of the method that is mentioned above.  相似文献   
5.
针对实测滚动轴承振动信号通常存在噪声干扰,具有非线性和非平稳特性,而多线性主成分分析网络(MPCAnet)在处理复杂非平稳数据时存在非线性拟合能力差、特征聚类性一般的问题,通过引入核变换,提出了一种改进的多线性主成分分析网络,增大了训练样本间的差异度,进一步提高了MPCAnet在处理非线性数据时的泛化能力和分类精度。通过不同滚动轴承故障诊断数据集对该方法进行验证,结果表明该方法具有较高的鲁棒性,能够准确识别滚动轴承的各类故障。  相似文献   
6.
Because planetary gear is characterized by its small size, light weight and large transmission ratio, it is widely used in large-scale, low-speed and heavy-duty mechanical systems. Therefore, the fault diagnosis of planetary gear is a key to ensure the safe and reliable operation of such mechanical equipment. A fault diagnosis method of planetary gear based on the entropy feature fusion of ensemble empirical mode decomposition (EEMD) is proposed. The intrinsic mode functions (IMFs) with small modal aliasing are obtained by EEMD, and the original feature set is composed of various entropy features of each IMF. To address the insensitive features in the original feature set and the excessive feature dimension, kernel principal component analysis (KPCA) is used to process the original feature set. Kernel principal component extraction and feature dimension reduction are performed. The fault diagnosis of planetary gear is eventually realized by applying the extracted kernel principal components and learning vector quantization (LVQ) neural network. The experiments under different operation conditions are carried out, and the experimental results indicate that the proposed method is capable of extracting the sensitive features and recognizing the fault statuses. The overall recognition rate reaches to 96% when the motor output frequency is 45 Hz and the load is 13.5 N m, and the fault recognition rates of the normal gear, the gear with one missing tooth and the broken gear can reach to 100%. The recognition rates of different fault gears under other operation conditions also can achieve better results. Thus, the proposed method is effective for the diagnosis of planetary gear faults.  相似文献   
7.
8.
提出一种基于监督学习得到深度估计模型的单目车载红外图像深度估计方法。首先用核主成分分析法(KPCA)筛选红外图像特征。将最初提取的红外图像特征用核函数非线性映射到一个线性可分的高维特征空间,再完成主成分分析(PCA),得到降维后的红外图像特征。然后以BP神经网络为模型基础,对红外图像特征和深度值进行训练,训练后的深度估计模型可对单目车载红外图像的深度分布进行估计。实验结果证明,利用该模型估计的单目车载红外图像的深度信息与原红外图像的深度信息一致。  相似文献   
9.
针对目前端到端可用带宽预测方面研究工作较少的现状,提出一种基于核主成分分析KPCA(Kernel Principle Component Analysis)和最小二乘支持向量机LSSVM(Least Squares Support Vector Machine)的可用带宽在线预测算法ABOP。在采集网络状态样本数据并对其进行相空间重构的基础上,采用KPCA对数据进行降维降噪处理,最后基于LSSVM对可用带宽进行在线预测。为减小计算开销,提出一种递推计算的方法加快模型更新速度,并采用粒子群优化算法对模型参数进行多步更新,确保了在线预测的时效性。仿真表明,提出的ABOP算法具有较高的预测精度和较快的预测速度,能够满足可用带宽在线预测的要求。  相似文献   
10.
由于高炉冶炼系统的复杂性,传统的故障检测方法在高炉故障检测中的应用效果不佳.同时,高炉冶炼过程中的数据具有明显的非线性特征,利用主成分分析(PCA)等线性多元统计方法也难以取得良好的故障检测效果.针对这种情况,提出了利用核主成分分析(KPCA)方法对高炉冶炼过程中的故障进行检测,以适应高炉的非线性特征,实现对高炉故障的快速检测.  相似文献   
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