全文获取类型
收费全文 | 36篇 |
免费 | 4篇 |
国内免费 | 9篇 |
专业分类
综合类 | 2篇 |
建筑科学 | 5篇 |
矿业工程 | 3篇 |
能源动力 | 3篇 |
轻工业 | 2篇 |
无线电 | 5篇 |
一般工业技术 | 1篇 |
冶金工业 | 4篇 |
自动化技术 | 24篇 |
出版年
2023年 | 3篇 |
2022年 | 3篇 |
2021年 | 4篇 |
2020年 | 3篇 |
2019年 | 1篇 |
2018年 | 3篇 |
2017年 | 1篇 |
2016年 | 1篇 |
2015年 | 4篇 |
2014年 | 6篇 |
2013年 | 2篇 |
2012年 | 1篇 |
2011年 | 4篇 |
2010年 | 5篇 |
2004年 | 1篇 |
2003年 | 1篇 |
2001年 | 1篇 |
2000年 | 1篇 |
1999年 | 1篇 |
1997年 | 1篇 |
1992年 | 1篇 |
1991年 | 1篇 |
排序方式: 共有49条查询结果,搜索用时 797 毫秒
41.
轮廓查询是近年来信息服务领域的一个研究重点和热点.现有的三阶段算法TPAOSS (Three-Phase Algorithm for Optimizing Skyline Scalar)至少存在如下两个缺陷:(1)在TPAOSS算法的第3阶段中,当网络节点上的对象个数较多时,Bloom filter的长度将呈指数级增长,从而严重影响获取子空间重复值的效率以及占用内存空间的大小;(2)TPAOSS算法只考虑预处理阶段的时间代价,而没有考虑各网络节点进行局部或全局子空间轮廓查询计算的效率.为此,提出一种适合超对等网络(Super-Peer Architecture,SPA)的子空间轮廓查询方法EPSSQDN (Efficient Processing of Subspace Skyline Queries in Distributed Networks).EPSSQDN算法有效解决了TPAOSS算法的的两个主要性能问题,并且显著提高了SPA网络中的子空间轮廓查询处理的效率.此外,为了能够进一步降低子空间上轮廓查询的时间开销以及网络节点间的数据传输量,我们给出新颖且有效的优化策略.实验结果表明,EPSSQDN算法比TPAOSS算法更能够缩短SPA网络中子空间轮廓查询的时间开销. 相似文献
42.
Tom Sawyer and Huckleberry Finn are the main characters in Mark Twain's two best novels. Both boys, at the same age, are portrayed from real life; they share lots of similarities in characteristics. But on the other hand, they are different in outlooks to 相似文献
43.
本文首先提出主题本体树层次结构的主题结构模型,并研究了基于主题本体树的层次主题检测技术。在真实新闻数据上的仿真实验表明,该方法能从文本流中有效检测层次主题,实验表明三种测度中混合对称测度效果更好。 相似文献
44.
45.
46.
欺骗信息检测是信息安全领域中的重要研究内容.现有的研究表明,三分之一的人际交往中会涉及到潜在的欺骗,大量的欺骗信息充斥在各种各样的通信媒介中,在海量的网络信息中欺骗性数据的规模通常远小于非欺骗性数据的规模,已有方法还不能很好地适应于准确高效地欺骗检测,迫切期望提出一种能高效地检测欺骗信息的方法.针对具有非平衡性的海量网络信息,提出了一种基于集成学习的欺骗行为检测方法.通过改进的二分k-means划分方法对训练样本集进行分解,分别在每对正负样本集上学习各自独立的分类器,然后利用每个独立分类器分别计算待测样本的类别输出值,并采用结合个体分类器分类正确率的最小最大模块化方法集成每个判别结果.实验结果验证了该方法的有效性. 相似文献
47.
48.
主题检测近年来在文本挖掘和自然语言处理领域得到了广泛的应用,对主题进行结构建模是主题检测的基础。为了对文本流中的多粒度主题进行建模,提出一种基于语义层次树的主题结构模型。该模型利用领域本体的特点,将主题同本体作一一映射,结合概率理论,将概念集里的概念用主题树的叶子节点表示,每一层中的节点均是下一层节点的多项分布,使之更适合描述文本流中多粒度的主题结构。为了便于构建主题的空间结构,提出主题的相似度和事件相关度计算方法。该文结尾设计了实验构造真实新闻文本流数据上的主题树。实验结果表明,该结构模型能够体现主题丰富的多粒度空间语义特征。 相似文献
49.
针对网络大数据时代文本流的主题演化研究大多基于经典概率主题模型,以词袋假设为前提导致主题的语义缺失问题和批处理问题,提出一种在线增量的基于特征本体的主题演化算法。首先,基于词共现和通用本体库WordNet构建特征本体,用特征本体对文本流主题进行建模;其次,提出一种文本流主题矩阵构建算法,实现在线增量主题演化分析;最后,依据该矩阵提出文本流主题本体演化图构建算法,利用特征本体的子图相似度计算主题相似度,从而获得文本流中主题随时间的演化模式。在科技文献上的实验上,满意度同传统在线潜在狄利克雷分配模型(LDA)不相上下,但时间复杂度降低到O(nK+N)。所提出的方法引入了本体,加入了语义关系标注,可图形化展现主题的语义特征,并在此基础上在线增量地实现了主题演化图的构建,在语义解释性和主题可视化方面更具有优势。 相似文献