全文获取类型
收费全文 | 121篇 |
免费 | 18篇 |
国内免费 | 15篇 |
专业分类
电工技术 | 1篇 |
综合类 | 2篇 |
化学工业 | 13篇 |
金属工艺 | 3篇 |
机械仪表 | 2篇 |
建筑科学 | 1篇 |
矿业工程 | 5篇 |
能源动力 | 2篇 |
轻工业 | 3篇 |
水利工程 | 3篇 |
无线电 | 3篇 |
一般工业技术 | 4篇 |
自动化技术 | 112篇 |
出版年
2023年 | 1篇 |
2021年 | 2篇 |
2020年 | 3篇 |
2019年 | 2篇 |
2018年 | 4篇 |
2016年 | 1篇 |
2015年 | 1篇 |
2014年 | 4篇 |
2013年 | 8篇 |
2012年 | 3篇 |
2011年 | 3篇 |
2010年 | 4篇 |
2009年 | 2篇 |
2008年 | 7篇 |
2007年 | 7篇 |
2006年 | 14篇 |
2005年 | 16篇 |
2004年 | 20篇 |
2003年 | 10篇 |
2002年 | 5篇 |
2001年 | 4篇 |
2000年 | 4篇 |
1999年 | 2篇 |
1998年 | 7篇 |
1997年 | 3篇 |
1995年 | 5篇 |
1994年 | 4篇 |
1993年 | 1篇 |
1992年 | 1篇 |
1991年 | 2篇 |
1989年 | 1篇 |
1988年 | 1篇 |
1987年 | 2篇 |
排序方式: 共有154条查询结果,搜索用时 15 毫秒
1.
2.
3.
遗传算法可以看成是在某个空间求最大值的搜索技术。本文从理论上分析了在搜索技术中,用格点法比胡机法好,并用格点理论(佳点是格点的一种)设计了遗传交叉算子。模拟结果显示,与传统的胡机法实现交叉操作的遗传算法相比,本文算法不仅在效率、精度上有所提高,而且克服了“早熟”现象。 相似文献
4.
求解货郎担问题(TSP)的佳点集遗传算法 总被引:16,自引:2,他引:14
文章针对求解货郎担问题(TSP),给出了一种佳点集遗传算法。通过对CHN144实例的仿真求解,取得了令人满意的结果,可以看出该算法不仅提高了求解的效率和精度,还有效地避免了“早熟”现象。 相似文献
5.
一种构造性的概率决策自组织分类器 总被引:1,自引:0,他引:1
从输入的原始信息得到特征通常需要复杂的非线性运算,直接找到这种算法是很困难的。而M-P神经元模型的几何意义指出:构造一个网络,使对给定的样本集能进行符合要求的分类,等价于求出一组领域,对给定样本集中的点,能按分类的要求用领域覆盖将它们分隔开来。但是,在实际的大规模应用中,如时间序列预测的典型问题—股票预测,其给定的样本集中可能含有异动点,会引起错误的学习结果,因此,有必要引入自组织和概率决策化方法,提高分类的正确性,同时还可降低神经网络的结构规模,提高识别的速度。作者给出一种构造性的概率决策自组织分类器SPDC(A Self-adjusting and Probabilistic Decision-making Classifier),重点讨论了在覆盖算法中引入自组织和概率决策化方法。 相似文献
6.
本文从生物进化的角度,将群体中的每只昆虫看成一个神经元,彼此之间通过随机、松散的(软)的连接组成一个神经网络;然后,类似于人工神经网络模拟人类大脑,用"松散"的神经网络来模拟昆虫的群体行为.即建立一个松散的大脑--群体智能的随机结构的神经网络模型.最后,根据所建立的数学模型,分别对"蚂蚁筑巢"和"蜜蜂筑巢"行为进行计算机仿真模拟,以表明上述模型的合理性. 相似文献
7.
M-P神经元模型的几何意义及其应用 总被引:110,自引:4,他引:110
给出M-P神经元模型的几何意义,这个几何的铨释,给神经元一个非常直观的理解,利用这个直观的理解,给出两个颇为有趣的应用:(1)用此法给出三层前向神经网络的学习能力的基本定理的新的证明;(2)给出前向网络的拓扑结构设计的新方法. 相似文献
8.
9.
不同粒度世界的描述法--商空间法 总被引:30,自引:1,他引:30
面对复杂对象,如何描述对象往往成为解决问题的基础,为此,该文提出了一种不同粒度世界的描述方法——商空间法.在商空间法中用一个三元组(X,f,T)描述一个问题,在其论域上引入等价关系R,对应于R的商集[X],然后将[X]当作新的论域,对它进行分析、研究,从而将问题表述成不同的粒度世界,进而达到简化问题、解决问题的目的.与粗糙集、决策树等方法相比较,商空间法具有更强的表达能力,它不仅可以定义多种不同的属性函数,而且可以描述论域中的元素、元素之间的相互关系(即结构)、运算等.该文介绍粒度世界的描写、划分法、粒度确定以及不同粒度世界的关系.最后给出了粒度世界的描述实例——互联网中的路由算法及称球游戏,以验证商空间方法的有效性. 相似文献
10.
基于覆盖的构造性学习算法SLA及在股票预测中的应用 总被引:12,自引:0,他引:12
覆盖算法是神经网络学习算法中的一个十分有效的方法,它克服了基于搜索机制的学习方法和规划学习方法计算复杂性高,难以用于处理海量数据的不足,为神经网络提供一个构造性的学习方法,但该方法是建立在所有训练样本都是精确的假设上的,未考虑到所讨论的数据具有不精确的情况,若直接将该方法应用于数据不精确情况,所得到效果不理想.主要讨论数据具有不精确情况下的时间序列的预测问题,为此将原有的覆盖算法进行改进,引入“覆盖强度”和“拒识样本”的概念,并结合这些新概念给出相应的覆盖学习算法(简称SLA),最后将SLA算法,应用于金融股市的预测,具体应用到以上(海)证(券)综合指数构成的时间序列的预测,取得了较好的结果,这表明了SLA方法的可行性和应用前景。 相似文献