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1.
通过对正电子探测成像技术获得的γ光子图像进行分类识别,有利于后续有针对性地快速获取图像所包含的有效信息。在MatConvNet上利用迁移学习的方法搭建深度卷积神经网络,通过对其参数的调整进一步提高网络分类识别的性能。为了验证网络性能,设计了10组不同形状的管材模型,利用仿真得到的扫描时间为1s的γ光子图像样本集对网络进行训练后,将其应用于扫描时间为0.1 s的γ光子图像样本进行分类识别,发现分类准确率在图像质量偏差、扫描时间为0.1 s的γ光子图像样本上仍然达到了94.72%。可见所搭建的深度卷积神经网络对γ光子图像具有很好的分类识别性能。 相似文献
2.
为联合可见/近红外光谱技术和变量选择方法在线检测脐橙主要内部品质指标可溶性固形物(SSC),分别选定脐橙校正集和预测集样本141个和47个,脐橙运输速度为0.3m/s,利用USB4000微型光谱仪在线采集脐橙样本的可见/近红外光谱,先分别采用无信息变量消除(UVE)和遗传算法(GA)对650~950nm波段范围的波长变量进行预筛选,再分别利用竞争自适应重加权采样(CARS)及连续投影算法(SPA)对波长变量进一步筛选,并应用偏最小二乘(PLS)方法分别建立脐橙SSC的在线预测模型,并与原始光谱等建立的预测模型进行比较。结果表明,对于脐橙SSC,预筛选方法GA优于UVE方法,变量选择方法CARS优于SPA方法;GA-CARS及GA-SPA联合变量选择方法优于对应的单一变量选择方法CARS及SPA。在上述变量选择方法中,GA-CARS方法获得的结果最优,其所建立的脐橙SSC的PLS模型的校正集和预测集相关系数分别为0.933和0.824,校正集和预测集均方根误差分别为0.429%和0.670%,性能优于原始光谱建立的PLS模型,且建模波长变量数由1 385个下降为78个,仅占原波长变量数的5.63%。由此表明,GA-CARS联合变量选择方法可以有效筛选脐橙SSC的波长变量,提高预测模型的稳定性和预测精度。 相似文献
3.
4.
5.
基于WiFi构建的智能家居控制系统的设计 总被引:2,自引:2,他引:0
介绍了一种新型的基于WiFi构建的智能家居控制系统,系统采用PC主机和智能手机作为基本硬件平台,辅助WiFi智能插座,WiFi智能传感器,就可以实现智能家居控制系统。利用PC机做智能家居控制系统的中央处理器,手持终端设备(通常是智能手机)作控制媒介,实现对智能家居的控制。在系统的软件部分,PC机采用Linux或windows操作系统,使用JavaScript作为网络服务器脚本语言编写;智能手机采用通用的Android系统,采用java语言编写;它们及控制接口的Web通信采用Node.js技术实现。通过对系统进行性能测试,结果表明,系统运行稳定,实时性好,性价比高,具有一定的实用价值。 相似文献
6.
提出一种基于虚拟技术的操作系统内存崩溃修复方法,该方法解决远程修复技术对网络的依赖问题,同时克服本地修复存在的局限性。依据该方法实现的原型系统能在较短时间内对崩溃的系统内存进行修复,实验结果表明,添加修复功能的系统所产生的性能损失是可以接受的。 相似文献
7.
8.
本文介绍了四旋翼飞行器的机体结构、飞行原理、硬件构成,分析了采用互补滤波算法的姿态解算过程,以及飞行控制算法。 相似文献
9.
基于CARS-SPA的苹果可溶性固形物可见/近红外光谱在线检测 总被引:2,自引:0,他引:2
采用CARS(competitive adaptive reweighted sampling)联合连续投影算法(SPA)方法筛选苹果可见/近红外光谱的特征变量,继而联合多种不同建模方法建立苹果可溶性固形物(SSC)预测模型,并对预测模型进行对比研究。研究结果显示,采用CARS-SPA联合筛选出的31个变量,通过采用PLS建立苹果SSC的可见/近红外光谱在线检测模型性能最稳定,其变量数仅为原始光谱的1.69%,预测集的相关系数和均方根误差分别为0.936和0.351%。研究表明采用CARS-SPA能有效提取苹果SSC的光谱特征变量,能有效简化模型并提高模型精度。 相似文献
10.