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1.
为解决太赫兹(Terahertz,THz)图像内泊松高斯混合噪声导致芳纶纤维蜂窝材料脱粘缺陷轮廓检测精度低的问题,基于Anscombe变换与小波阈值法构建了THz图像降噪模型。高斯噪声方差为降噪模型的必要参数,但实际THz图像噪声分布未知,且噪声与纹理在高频混叠,给方差准确估计提出了挑战。为此,首先以样件纹理几何形状为先验信息,构造Benzene-ring算子去除THz图像纹理,使其小波域高频分量中仅含有噪声;然后提出改进的Logistic混沌映射提高样本集的多样性,以训练Elman神经网络准确建立高频分量与高斯噪声方差间映射关系;最后依据噪声方差估计值,基于Anscombe变换将泊松高斯混合噪声转化为高斯噪声,并利用小波阈值法与Anscombe逆变换得到了最终THz降噪图像。仿真与试验结果表明,所提出的方法降噪效果最佳并有效提高缺陷轮廓检测精度,相比于高斯滤波、小波阈值以及非局部均值法,平均梯度指标分别提升12%、33%、9%,缺陷面积绝对误差分别降低234 mm2、304 mm2、263 mm2。  相似文献   
2.
为解决滚动轴承故障时产生的信号具有强背景噪声而导致弱周期冲击特征难提取,以及在对轴承故障模式进行智能诊断时一般的诊断模型对故障振动信号的时序特征识别效果不强这两大问题,提出一种基于最大相关峭度解卷积(MCKD)、Teager能量算子和长短期记忆网络(LSTM)的故障诊断方法。使用MCKD算法对滚动轴承振动信号进行降噪处理,提取出信号中被噪声掩盖的周期冲击特征,并利用Teager能量算子检测信号的瞬态冲击,得到Teager能量序列;将结果分为训练集和测试集,将训练集输入到建立的LSTM故障诊断模型中进行学习,不断更新网络参数并提取出时间维度的特征信息;将训练好参数的LSTM模型应用于测试集,输出故障诊断结果。实验结果表明,提出的方法以端到端模式可以一次性诊断多种类型、尺寸的故障,具有很高的识别精度,是一种可以有效利用强背景噪声信号中时序特征的故障诊断方法。  相似文献   
3.
分析高分辨率遥感影像中建筑物的特征和常用方法提取建筑物存在边界漏检误检导致的边界不规则等问题,提出面向对象轮廓约束广义梯度矢量流(GGVF)Snake模型的建筑物边界优化方法. 在利用分类法获取建筑物轮廓的初始结果基础上,自动提取每个建筑物轮廓线作为GGVF Snake的初始轮廓线,获取各轮廓外接矩形进行对象裁剪,提取每个建筑物的子图对象. 对每个子图对象进行Canny边缘检测,结合Hough变换提取直线特征,输入到广义梯度矢量流模型的迭代求解中快速最小化能量函数,实现对象级建筑物轮廓的精确优化. 实验结果表明,利用提出的方法能够自动获取初始建筑物的轮廓信息,提高优化的自动化程度;基于对象级的边缘检测与直线特征的加入,有助于GGVF Snake快速拟合,准确地平滑建筑物边缘且准确度高. 相对于其他对比方法,本文方法的轮廓优化总体精度和综合值均有提升,可以作为有效提升分类原理获取的建筑物轮廓的优化后处理手段,提高了建筑物提取的精度.  相似文献   
4.
针对现有边缘检测技术难以同时消除图像中噪声和工件表面划痕对边缘检测的影响,并保持图像边缘的清晰度和连续性,提出了一种基于二阶微分算子和数学形态学的改进边缘检测技术。首先利用数学形态学理论,设计了一种形态学开闭运算处理图像的方法,为去除工件表面划痕做好预处理;然后用二阶微分Laplace算子对预处理后的图像进行边缘检测;最后改进了一种高斯与双边滤波结合的算法,强化去噪效果,并对最终算法进行实验验证。实验结果表面,改进的算法在去除工件表面划痕方面效果明显,并与传统微分算子比较,边缘清晰度、峰值信噪比(PSNR)都有大幅提高,为提高工件识别精度打好基础。  相似文献   
5.
弹性波全波形反演(EFWI)是一种高精度成像方法。由于EFWI本质是一个强非线性问题,因此常采用局部优化算法进行求解,不同优化算法的反演结果差异很大。在较为常用的共轭梯度法(CG)、L-BFGS法(Limited-memory Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno Algorithm)的基础上使用伪Hessian矩阵作为梯度预条件算子,实现了预条件共轭梯度法(P-CG)和预条件L-BFGS (P-L-BFGS)反演方法。文中首先对这四种优化算法的原理及实现流程进行了介绍;然后通过绕射体模型和Marmousi Ⅱ模型对四种算法进行测试。结果表明:①近似Hessian预条件算子可以对深部能量进行补偿,并加快反演的收敛速度;②CG法、P-CG法实现较为简单,但由于仅使用了一阶梯度信息,无法对多参数耦合效应进行压制,对于较为复杂的MarmousiⅡ模型,P-CG法可得到略差于L-BFGS法的反演结果;③L-BFGS法和P-L-BFGS法的实现更复杂,但由于在反演过程中使用了近似Hessian矩阵,对于多参数耦合效应具有一定的压制效果;④对于MarmousiⅡ模型,L-BFGS法和P-L-BFGS法都能反演出精度较高的纵、横波速度模型,但密度反演会出现过拟合现象。  相似文献   
6.
针对硅钢生产过程中存在的边浪平直度难以检测问题,提出了一种基于机器视觉的硅钢板边浪平直度测量方法。在辅助光源照射下使用相机采集边浪图像信息,强化边浪的图像明暗特征,提高检测精度的同时实现非接触式测量。同时提出了一种基于轮廓检测的硅钢板边浪平直度算法,首先利用种子点生长法的思想对边浪区域进行轮廓定位;其次对图像进行 3 个尺度的高斯滤波,重建图像,增强轮廓细节;最后基于优化的 Canny 边缘检测方法对边浪实现自适应阈值轮廓提取,计算平直度,从而实现非接触式高精度边浪平直度测量。将平直度测量仪测量结果与该方法结果进行对比,结果表明,所提方法平直度测量误差不超过 0.05% 。  相似文献   
7.
针对基于方向梯度直方图与颜色命名的高效卷积算子(ECO-HC)算法缺少跟踪质量评价和滤波模板更新监督机制的问题,提出融合运动信息和跟踪评价的高效卷积算子. 将卡尔曼滤波器加入ECO-HC跟踪定位框架对目标执行联合跟踪,设计高置信度判别指标评价ECO-HC对每帧图像的跟踪效果,使用原始跟踪结果和卡尔曼滤波预测值的加权融合值,修正不满足判别指标的跟踪结果. 在滤波模板隔帧更新策略的基础上,加入当前帧跟踪结果质量评价信息,当2个条件同时满足时执行模板更新. 依托公开数据集OTB-2015评估算法性能,结果显示改进算法整体跟踪精确度、成功率和跟踪速率均优于原算法,在运动模糊、低分辨率、离开视野场景中的精确度分别提高3.0%、3.5%和2.8%,成功率分别提高3.8%、2.1%和4.0%. 改进算法在保证实时性的同时,有效提升了复杂场景下的跟踪效果.  相似文献   
8.
最小二乘偏移(Least Squares Migration,LSM)是一种备受关注的高分辨率成像方法,它的成功应用取决于正演—偏移算子对的伴随特性。通常,正演—偏移算子对可以根据Born近似理论或逆时偏移(Reverse Time Migration,RTM)过程构建,也可以基于两者同时构建。波动方程离散化和数值实现方法会影响其伴随特性,通过点积测试可以对伴随特性进行数值检验。然而,不同伴随算子之间的关系和成像结果差异目前尚不清楚。为此,从二阶声波方程的矩阵表达式入手,推导出了三组精确伴随算子对。其中两组分别基于Born近似理论和RTM过程构建,第三组是利用声波方程的自伴随离散化形式构建,分别将它们命名为Born-AdjBorn、DeRTM-RTM和自伴随Born-RTM算子对。对应的LSM过程分别称为LSBM、LSRTM和自伴随LSBRTM。通过数学推导和矩阵分析,得出了基于三组伴随算子对的成像结果之间的一系列定量关系,并应用数值算例进行了验证。  相似文献   
9.
The ordered weighted averaging (OWA) operators play a crucial role in aggregating multiple criteria evaluations into an overall assessment supporting the decision makers’ choice. One key point steps is to determine the associated weights. In this paper, we first briefly review some main methods for determining the weights by using distribution functions. Then we propose a new approach for determining OWA weights by using the regular increasing monotone quantifier. Motivated by the idea of normal distribution-based method to determine the OWA weights, we develop a method based on elliptical distributions for determining the OWA weights, and some of its desirable properties have been investigated.  相似文献   
10.
q-Rung orthopair fuzzy sets (q-ROFSs), originally presented by Yager, are a powerful fuzzy information representation model, which generalize the classical intuitionistic fuzzy sets and Pythagorean fuzzy sets and provide more freedom and choice for decision makers (DMs) by allowing the sum of the q t h power of the membership and the q t h power of the nonmembership to be less than or equal to 1. In this paper, a new class of fuzzy sets called q-rung orthopair uncertain linguistic sets (q-ROULSs) based on the q-ROFSs and uncertain linguistic variables (ULVs) is proposed, and this can describe the qualitative assessment of DMs and provide them more freedom in reflecting their belief about allowable membership grades. On the basis of the proposed operational rules and comparison method of q-ROULSs, several q-rung orthopair uncertain linguistic aggregation operators are developed, including the q-rung orthopair uncertain linguistic weighted arithmetic average operator, the q-rung orthopair uncertain linguistic ordered weighted average operator, the q-rung orthopair uncertain linguistic hybrid weighted average operator, the q-rung orthopair uncertain linguistic weighted geometric average operator, the q-rung orthopair uncertain linguistic ordered weighted geometric operator, and the q-rung orthopair uncertain linguistic hybrid weighted geometric operator. Then, some desirable properties and special cases of these new operators are also investigated and studied, in particular, some existing intuitionistic fuzzy aggregation operators and Pythagorean fuzzy aggregation operators are proved to be special cases of these new operators. Furthermore, based on these proposed operators, we develop an approach to solve the multiple attribute group decision making problems, in which the evaluation information is expressed as q-rung orthopair ULVs. Finally, we provide several examples to illustrate the specific decision-making steps and explain the validity and feasibility of two methods by comparing with other methods.  相似文献   
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