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1.
光伏发电功率存在波动性,且光伏出力易受各种气象特征影响,传统TCN网络容易过度强化空间特性而弱化个体特性。针对上述问题,文中提出一种基于VMD和改进TCN的短期光伏发电功率预测模型。通过VMD将原始光伏发电功率时间序列分解为若干不同频率的模态分量,将各个模态分量以及相对应的气象数据输入至改进TCN网络进行建模学习。利用中心频率法确定VMD的最优分解模态分解个数。在传统TCN预测模型的基础上,使用DropBlock正则化取代Dropout正则化以达到抑制卷积层中信息协同的效果,并引入注意力机制自主挖掘并突出关键气象输入特征的影响,量化各气象因素对光伏发电的影响,从而提高预测精度。以江苏省某光伏电站真实数据为例进行仿真实验,结果表明所提预测方法的RMSE为0.62 MW,MAPE为2.03%。  相似文献   
2.
卢东祥 《电子科技》2023,36(3):81-86
为了进一步提高城市道路交通网络的通行效率,粒子群优化和神经网络等多种智能优化算法受到越来越多的关注。近年来,深度学习技术的普及与应用大幅提升了城市交通网络的节点识别效率,而交通网络的节点调度又扩展了深度学习技术的应用。文中详细分析了交通节点调度所面临的关键问题,归纳并总结了相关网络节点分配的研究现状。在此基础上,深入研讨了城市交通网络节点调度与深度学习的应用前景,并对交通网络节点分配优化策略的未来研究方向进行了展望。  相似文献   
3.
针对变压器故障诊断准确率低和稳定性差的问题,文中提出了一种改进麻雀搜索算法优化贝叶斯网络的变压器故障诊断方法。首先,通过计算互信息建立最大支撑树并进行定向处理得到贝叶斯网络初始结构即初始种群。然后,在算法中引入一种新的合作机制和正弦余弦算法,提高算法收敛速度和全局搜索能力,并利用油中溶解气体分析,创建基于改进麻雀搜索算法优化贝叶斯网络的变压器故障诊断模型。最后,为了证明所提方法的优越性,将所提的方法与现有变压器故障诊断方法进行对比。结果表明,文中所提出的方法故障诊断率最高,可以更精准地对变压器进行故障诊断。  相似文献   
4.
In this study, the infrastructure leakage index (ILI) indicator that is preferred frequently by the water utilities with sufficient data to determine the performances of water distribution systems is modeled for the first time through the three different methodologies using different input data. In addition to the variables in the literature used for the classical ILI calculations, the age parameter is also included in the models. In the first step, the ILI values have been estimated via multiple linear regression (MLR) using water supply quantity, water accrual quantity, network length, service connection length, number of service connections, and pressure variables. Secondly, the Artificial Neural Network (ANN) approach has been applied with raw data to improve the ILI prediction performance. Finally, the data set has been standardized with the Z-Score method for increasing the learning power of the ANN models, and then the ANN predictions have been made by converting the data through the principal component analysis (PCA) method to minimize complexity by reducing the data set size. The model predictions have been evaluated via mean square error, G-value, mean absolute error, mean bias error, and adjusted-R2 model performance scale. When the model outputs obtained at the end of the study are evaluated together with the classical ILI calculations, it is seen that the successful ILI predictions with three and four variables, including the age parameter, rather than six variables, have been made through the PC-ANN method. Water utilities with insufficient physical and operational data for ILI indicator calculation can make network performance evaluations by predicting the ILI through the models suggested in this study with high accuracy in a reliable way.  相似文献   
5.
Time does not go backward. A negative duration, such as “time period” at first sight is difficult to interpret. Previous network techniques (CPM/PERT/PDM) did not support negative parameters and/or loops (potentially necessitating recursive calculations) in the model because of the limited computing and data storage capabilities of early computers. Monsieur Roy and John Fondahl implicitly introduced negative weights into network techniques to represent activities with fixed or estimated durations (MPM/PDM). Subsequently, the introduction of negative lead and/or lag times by software developers (IBM) apparently overcome the limitation of not allowing negative time parameters in time model. Referring to general digraph (Event on Node) representation where activities are represented by pairs of nodes and pairwise relative time restrictions are represented by weighted arrows, we can release most restraints in constructing the graph structure (incorporating the dynamic model of the inner logic of time plan), and a surprisingly flexible and handy network model can be developed that provides all the advantages of the abovementioned techniques. This paper aims to review the theoretical possibilities and technical interpretations (and use) of negative weights in network time models and discuss approximately 20 types of time-based restrictions among the activities of construction projects. We focus on pure relative time models, without considering other restrictions (such as calendar data, time-cost trade-off, resource allocation or other constraints).  相似文献   
6.
The identification of spreading influence nodes in social networks, which studies how to detect important individuals in human society, has attracted increasing attention from physical and computer science, social science and economics communities. The identification algorithms of spreading influence nodes can be used to evaluate the spreading influence, describe the node’s position, and identify interaction centralities. This review summarizes the recent progress about the identification algorithms of spreading influence nodes from the viewpoint of social networks, emphasizing the contributions from physical perspectives and approaches, including the microstructure-based algorithms, community structure-based algorithms, macrostructure-based algorithms, and machine learning-based algorithms. We introduce diffusion models and performance evaluation metrics, and outline future challenges of the identification of spreading influence nodes.  相似文献   
7.
8.
常规粉末压片制样是一种简单、高效的绿色环保制样技术,但是应用于某些沉积物样品制备存在样片表面粗糙和粉末容易脱落的问题。实验采用高于常规的压力进行样品制备,建立了X射线荧光光谱法(XRF)分析海洋沉积物样品中包括硫、氧化钠、氧化镁、三氧化二铝、二氧化硅、五氧化二磷、氧化钾、氧化钙、二氧化钛、氧化锰、三氧化二铁、钴、镍、铜、锌、钒、铬、镓、铌、锆、钇、锶、铷、铅、钡、镧、钕和铪在内的28种主、微量组分的方法。探讨了压力为300 kN和1 600 kN时的制样效果,并尝试引入BP神经网络模型利用其非线性拟合能力校正主量组分的基体效应。结果表明,采用1 600 kN压力制备的样片,表面致密、光滑、不龟裂和不掉粉,制样重复性和测试精密度也有较大提高。以55个有证标准物质中17种组分的数据集为训练样本,建立了海洋沉积物样品中主、微量组分的遗传算法-BP神经网络预测模型。按照实验方法对各组分含量相对较低的实际样品连续测试12次,计算得方法的检出限在 0.63~634 μg/g之间;精密度试验结果表明,各组分测定值的相对标准偏差(RSD, n=7)为0.16%~25.1%。方法用于海洋沉积物实际样品分析,其分析结果与国标法的测定结果吻合,能够满足海洋沉积物样品中多种组分准确分析的要求。  相似文献   
9.
资源型产业发展为推进国家经济增长和工业化进程提供了重要保障。为深入了解资源型产业的研究情况,以CNKI数据库为数据源,搜集2000—2020年关于资源型产业的核心及以上期刊论文,利用CiteSpace软件从发文作者与研究机构分布、关键词共现网络和时区图谱等方面,绘制知识图谱,进行可视化分析。研究发现:资源型产业领域的研究成果愈加丰富,但研究群体间联系合作较少,且现有的合作研究主要集中在所处地域资源富集和具有学科优势的研究机构及学者;资源型产业领域的研究热点可概括为产业发展、资源型城市、产业集群、产业结构、产业链和产业集聚等方面;针对资源型产业领域未来可从资源型产业相关理论研究、创新发展模式和可持续发展等方面深入展开。  相似文献   
10.
为了更加准确地预测硫化矿自燃安全性,综合考虑硫化矿自燃倾向性及火灾后果严重性,将硫化矿自燃安全性划分为9个等级,并选取矿山含硫量、矿山含碳量、矿石温度、矿石堆放时间、采场人员数量、氧气浓度和采场矿层厚度作为评价因素集。利用主成分分析法(Principal Component Analysis,PCA)对94个采场样本数据进行降维处理,得到包含70%以上原始信息的3个主成分。将降维后的84组数据作为基于径向基函数神经网络(Radial Basis Function Neural Network,RBF)预测模型的训练样本,10组数据作为检验样本进行硫化矿自燃安全性预测。最后分别利用十折交叉验证法和留一法对94组检验样本的自燃安全性预测结果进行检验,得到硫化矿自燃安全性预测准确率分别为92.55%和91.49%。研究结果表明:PCA-RBF网络模型对硫化矿自燃安全性的预测性能良好,且优于未经主成分分析的结果。  相似文献   
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