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11.
特征选择是软件缺陷预测中数据预处理的关键步骤。针对现有特征选择方法存在的降维效果不显著、选取的最优特征子集分类精度低等问题,提出了一种基于自适应混合粒子群优化(SHPSO)的软件缺陷预测特征选择方法。首先,结合种群划分设计了基于Q学习的自适应权重更新策略,其中引入Q学习根据粒子的状态自适应地调整惯性权重;其次,为了平衡算法前期的全局搜索能力和后期的收敛速度,提出了基于曲线自适应的时变学习因子;最后,采用混合位置更新策略帮助粒子尽快跳出局部最优解,并增加粒子的多样性。在12个公开软件缺陷数据集上进行实验验证的结果表明,与使用全部特征的方法、常用的传统特征选择方法及主流的基于智能优化算法的特征选择方法相比,所提方法在提高软件缺陷预测模型分类性能和降低特征空间维度上均取得了有效的结果。与改进樽海鞘群算法(ISSA)相比,所提方法的分类精度平均提高了约1.60%,特征子集规模平均降低了约63.79%。实验结果表明,所提方法可以选出分类精度较高且数量较少的特征子集。 相似文献
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针对稀疏孔径条件下双基地ISAR成像分辨率低、运算时间长等问题,提出了一种基于快速稀疏贝叶斯学习的高分辨成像算法。首先,建立基于压缩感知的双基地ISAR稀疏孔径回波模型,然后将整个二维回波数据进行分块处理,并假设目标图像各像元服从高斯先验,建立稀疏贝叶斯模型,再利用快速边缘似然函数最大化方法求解得到高质量目标图像,最后将所求的每块回波对应的目标图像合成整个二维图像。由于采取了分块处理,在每块图像重构时减少了数据存储量和计算量。另外,相比于传统的稀疏贝叶斯学习求解方法,本文所提快速算法在保证重构质量的同时进一步缩短了运算时间,仿真实验验证了算法的有效性和优越性。 相似文献
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采用衰减全反射-傅里叶中红外光谱法(ATR-FTIR)和竞争性自适应重加权采样法(CARS),结合理化分析,建立快速测定蜂王浆中水溶性蛋白质、总糖含量的方法。基于CARS法,采用Savitzky-Golay平滑和一阶导数对原始光谱预处理,筛选出84个特征波长点,模型对水溶性蛋白质预测效果最好,校正集和验证集的相关系数分别为0.9631和0.9771,RMSECV和RMSEP分别为0.0913和0.0754。总糖的PLS定量模型筛选出111个特征波长点,采用Savitzky-Golay平滑和二阶导数处理后,结果最佳,校正集和验证集的相关系数分别为0.9750和0.9850,RMSECV和RMSEP仅为0.4485和0.4244,建模效果好。结论:基于CARS法筛选特征波长,采用ATR-FTIR和偏最小二乘法快速检测蜂王浆水溶性蛋白质和总糖含量是可行的,所建定量模型稳健性好,预测准确度高。 相似文献
17.
为了帮助C++教学实践,根据蚌埠学院网络习题平台积累的学生答题数据集,提出一种基于自注意力深度知识追踪和协同过滤的C++教学辅助方法 SAINT-Lite-CF,对C++教学预警和个性化习题推荐进行研究。使用裁剪后的SAINT-Lite方法进行知识追踪,获取学生知识水平矩阵进行教学预警,帮助教师及时调整教学方向。利用预测的学生答题正确概率,基于协同过滤进行个性化习题推荐,帮助学生巩固掌握不牢固知识。实验证明SAINT-Lite知识追踪方法对于小数据集有较好性能,后续的习题推荐结果也都符合期望。同时,教学实践表明SAINT-Lite-CFC++教学辅助方法有很好的可信度和实用性。 相似文献
18.
正建构主义教学理论充满了唯物辩证法的哲学思想,对建构主义教学理论深刻认识可以帮助教员解决许多教学工作中的具体问题。模拟机教员根据这种教学理论采用相应的教学方法和策略,能够促进高端模拟机课程教学质量的提高。建构主义教学有别于传统教学。它重视学习活动中学生的主体性作用,重视学生面对具体情境进行的意义建构。现行模拟机教学中恰恰存在着建构主义者所批评的种种弊端。建构主义的学习和教学观点对当今的教学改革很有启发,对模拟机教学同样具有重大和深远的指导意义。 相似文献
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