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1.
2.
遗传优化支持向量机在电力负荷预测中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
研究电力负荷准确预测问题,电力负荷与影响因子之间呈现复杂非线性关系,传统预测方法无法刻画其变化规律,预测精度低。为提高电力负荷预测精度,提出一种采用遗传优化支持向量机的电力负荷预测模型。采用最小二乘支持向量机的非线性逼近能力去描述电力负荷与影响因子间的复杂非线性关系,并采用自适应遗传算法优化最小二乘支持向量机的参数。采用某省1990~2008年电力负荷数据仿真测试,结果表明,遗传优化支持向量机提高了电力负荷的预测精度,预测平均误差低于其它对比模型,电力负荷预测提供了一种新的研究思路和途径。 相似文献
3.
4.
针对瓦斯涌出量受多因素影响,传统的预测方法难以建立准确的数学模型,导致预测精度低这一问题。提出一种经改进的粒子群算法(MPSO)优化的基于柯西分布加权的最小二乘支持向量机(CWLS-SVM)算法来预测非线性动态瓦斯涌出量。柯西分布加权的最小二乘支持向量机根据预测误差的统计特性,确定加权规则参数,以达到赋予训练样本不同权值的目的。并用MPSO算法对CWLS-SVM模型的正则化参数λ和高斯核参数σ寻优。利用无线传感器网络采集到的各项历史数据进行实例分析。结果表明,该算法有效的提高了瓦斯涌出量的预测精度,降低了预测误差,为煤矿瓦斯防治提供理论支持。 相似文献
5.
基于免疫优化多输出最小二乘支持向量机及其应用* 总被引:1,自引:0,他引:1
传统的支持向量机是一种两类问题的判别方法, 不能直接应用于多类分类问题。为了解决这个问题,提出了一种免疫优化多输出最小二乘支持向量机方法。该方法利用免疫算法来优化最小二乘支持向量机的参数。将该方法应用于污水生化处理过程建模及语音情感识别,仿真结果表明,该方法具有更高的精度。 相似文献
6.
该文针对棉针织物前处理过程工艺指标吸水性和白度难以实现在线连续检测,且与前处理过程温度、时间、液碱浓度、双氧水浓度等影响因素具有较强非线性,难以建立精确数学模型。在分析了棉针织物前处理过程质量指标相关影响因素的基础上,采用最小二乘支持向量机建立了前处理过程工艺技术指标软测量模型,并通过实验验证了软测量模型的有效性。 相似文献
7.
Traditional coal mine safety prediction methods are off-line and do not have dynamic prediction functions. The Support Vector Machine (SVM) is a new machine learning algorithm that has excellent properties. The least squares support vector machine (LS-SVM) algorithm is an improved algorithm of SVM. But the common LS-SVM algorithm, used directly in safety predictions, has some problems. We have first studied gas prediction problems and the basic theory of LS-SVM. Given these problems, we have investigated the affect of the time factor about safety prediction and present an on-line prediction algorithm, based on LS-SVM. Finally, given our observed data, we used the on-line algorithm to predict gas emissions and used other related algorithm to com- pare its performance. The simulation results have verified the validity of the new algorithm. 相似文献
8.
针对热定形大样实验数据较少的问题,提出以基于最小二乘支持向量机(1east squares support vectormachine,IS—SVM)方法建立棉/氨纶弹力布热定形效率预测模型,该方法基于统计学习理论的原理,能较好地解决小样本、非线性的学习问题。将该方法与传统的多元非线性回归方法进行比较,试验结果表明,该方法具有更高的精度,验证了LS—SVM对热定形效率预测建模是一种可行且有效的方法。 相似文献
9.
为实现液压挖掘机并联式混合动力总成与负载功率的精确匹配,在对变量泵工作原理分析的基础上,提出基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)算法的双联式恒功率变量泵功率预测模型。以液压挖掘机实际挖掘作业时采集的载荷谱作为训练样本,以泵出口压力、负流量控制压力和极限载荷控制压力作为训练模型的输入,以泵的排量作为输出建立模型,从而使模型对于作业环境具有更好的适用性。用网格搜索和交叉验证的方法对LS-SVM的参数进行了优化,研究结果表明该模型具有良好的预测精度和泛化能力。 相似文献
10.
D.R. Salgado F.J. Alonso 《International Journal of Machine Tools and Manufacture》2007,47(14):2140-2152
This paper presents a tool condition monitoring system (TCMS) for on-line tool wear monitoring in turning. The proposed TCMS was developed taking into account the necessary trade-off between cost and performance to be applicable in practice, in addition to a high success rate. The monitoring signals were the feed motor current and the sound signal. The former was used to estimate the feed cutting force using the least squares version of support vector machines (LS-SVM). Singular spectrum analysis (SSA) was used to extract information correlated with tool wear from the sound signal. The estimated feed cutting force and the SSA decomposition of the sound signal alone with the cutting conditions constitute the input data to the TCMS. Again LS-SVM was used to estimate tool condition and its reliability for on-line implementation was validated by experiments using AISI 1040 steel. The results showed that the proposed TCMS is fast and reliable for tool condition monitoring. 相似文献