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1.
根据能量采集应用于标签的特点,在能量采集模块与标签模块之间添加监测电路,并在高低2个阈值设置的基础上,提出能量采集与标签协同工作策略,低阈值选取原则是保证储能模块的储能能够保证标签一次广播,最大限度地防止标签进入掉电状态. 从标签设计目标要求的广播间隔与功率出发,根据环境中能够采集到的能量大小与标签不同状态下所需能耗的变化,推导出储能电容最优值、环境中应具备的射频(RF)输入功率最小值与最优值. 利用P2110B与CC2640R2F芯片设计了一个基于射频采集的标签进行验证,测试结果表明:采取该方法设计的能量采集标签可以实现能量采集模块和标签模块协同工作,当射频输入功率大于最优值时,标签能够进行持续的“休眠 ? 广播”循环工作,有效地防止标签陷入“能量死锁”,并可自适应地在不同工作状态下转换. 相似文献
2.
化工过程通常具有非线性、时变以及多产品等特性。针对上述特点,在集成学习框架下建立自适应软测量模型。首先,面向具有多个产品的化工对象,借助k近邻法,以统计假设检验理论为依据,提出一种自适应局部化方法,获得多样性程度高的局部模型集合。然后,根据未知样本量化局部模型的泛化能力,通过选择性集成方法获得主导变量的估计值。此外,为了对主导变量估计值的精度进行评估,基于局部模型泛化误差,给出一种通用性高的模型性能评价方法。在仿真的盘尼西林生产过程上的运行结果验证了所提方法的有效性。 相似文献
3.
复杂化工过程的观测数据往往同时包含非线性和强动态特性,而传统的化工过程软测量方法无法准确提取观测数据的非线性动态特征,以至影响数据建模和质量预报的准确性。提出了一种基于变分自编码器的深度融合特征提取网络(deep fusion features extraction network, DFFEN)。在变分自编码器框架下,通过构建潜隐特征信息传递通道,提取非线性动态潜隐变量。并利用自注意力机制(self-attention)融合关键的隐层信息,优化因信息传递通道过长而导致的潜在特征被遗忘的问题。此外,在后端网络构建潜隐变量和关键质量变量之间的回归模型,以实现关键质量变量的预报。最后,通过数值案例和实际的合成氨过程验证了所提出的DFFEN模型的可行性和有效性。 相似文献
4.
5.
根据视频流与实时监视应用的特点,提出一种基于TCP协议的动态双缓冲与双线程视频实时传输算法。在发送方设置视频数据缓存与数据发送缓存,并分别由视频数据输入线程与视频数据发送线程负责管理;视频数据输入线程根据预设的最大等待发送时间与实时计算的网络传输速率,动态调节缓存的大小以及在网络拥塞时有选择性地丢弃视频帧;视频数据发送线程实现视频数据发送与按帧从视频数据缓存获取数据,并实时计算出网络数据传输速率。实验结果表明,本算法能最大限度地利用动态变化的网络带宽,保证视频实时发送至接收方与平稳播放,可有效地应用于窄变带宽网络环境下实时视频监视。 相似文献
6.
为了利用多变量统计过程控制在故障检测上的优势以及克服其在故障辨识诊断上的缺陷,提出一套新的用于化工过程的故障检测和自学习辨识算法.应用主元分析(PCA)实施故障检测并对故障数据运用PCA特征提取,提出3种基于主元分析-支持向量数据描述(PCA-SVDD)的模式判别方法来实现故障的自学习辨识:考虑故障辨识时可能出现的类分布重合问题,分析和比较了基于欧氏距离和归一化半径判别这2种方法,提出针对新型未知故障辨识的加权归一化半径判别法.通过对Tennessee Eastman(TE)过程的仿真研究,说明了提出的故障检测和自学习辨识算法的可行性和有效性. 相似文献
7.
针对高维数据建模问题,提出一种独立元子空间算法(ICSM),作为一种新的集成学习算法,ICSM利用独立元在不同变量上的贡献度来选取子空间,符合了集成学习的要求,具备了明确的物理意义,有效地克服了随机子空间算法(RSM)的主要缺点。在此基础上,进一步将ICSM应用于工业过程监控,提出了一种新的ICSM-PCA故障检测算法。首先在各个子空间内分别建立相应的PCA监测模型,然后根据T~2和SPE统计量的值计算出集成时各自的权重,最后构造两个集成统计量对工业过程进行监测。通过在Tennessee Eastman(TE)模型上的仿真研究,说明提出的算法具有较好的建模效果和故障检测能力。 相似文献
8.
9.
根据某型雷达接收机的信号特点,提出了基于小波神经网络和专家知识相结合的雷达智能故障诊断方法,探讨了该方法在某型雷达接收机故障诊断中的应用,采样信号经过小波去噪和小波特征向量提取后再进行归一化处理,作为小波神经网络的输入向量,小波神经网络隐含层的激活函数选用小波函数,完成雷达接收机典型故障的诊断;MATLAB实例仿真结果表明,该方法诊断准确,智能化水平高,有很好的自学习能力,提高了故障诊断的正确性和效率。 相似文献
10.