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101.
基于频繁概念格的序列模式发现研究 总被引:3,自引:0,他引:3
1引言
Rakesh Agrawal[1~3]等对超市数据进行分析时首先提出了序列模式(sequential patterns)发现这一KDD分支.经典的序列模式发现算法包括:R.Agrawal等人提出Aprioriall算法[1]和GSP算法[2,3];PSP[4]算法是GSP算法的改进;Han等人提出,称为基于序列模式增长(sequential patternsgrowth)方法,包括FreeSpan[12],PrefixSpan[13]算法,但都需要多次扫描数据库. 相似文献
102.
103.
在增量式关联规则更新算法的研究中,关于负增量式更新算法的研究比较少。提出了一种实用的在支持度和置信度不变的情况下数据集规模减小的负增量关联规则更新算法。算法在如何减少数据集的扫描次数,如何充分利用现有的信息减少候选集的规模等方面进行了研究,给出了算法的具体实现。通过分析,算法是可行的。 相似文献
104.
基于多特征选择的中文文本分类 总被引:1,自引:0,他引:1
自动文本分类就是在给定的分类体系下,让计算机根据文本的内容确定与它相关联的类别。特征选择作为文本分类中的关键,困难之一是特征空间的高维性,因此寻求一种有效的特征选择方法,降低特征空间的维数,成为文本分类中的重要问题。在分析已有的文本分类特征选择方法的基础上,实现了一种组合不同特征选择方法的多特征选择方法,应用于KNN文本分类算法,实验表明,多特征选择方法分类效果比单一的特征选择方法分类效果有明显的提高。 相似文献
105.
基于遗传算法的朴素贝叶斯分类 总被引:1,自引:0,他引:1
朴素贝叶斯分类器是一种简单而高效的分类器,但是其属性独立性假设限制了对实际数据的应用。提出一种新的算法,该算法为避免数据预处理时,训练集的噪声及数据规模使属性约简的效果不太理想,并进而影响分类效果,在训练集上通过随机属性选取生成若干属性子集,并以这些子集构建相应的贝叶斯分类器,进而采用遗传算法进行优选。实验表明,与传统的朴素贝叶斯方法相比,该方法具有更好的分类精度。 相似文献
106.
107.
领域自适应方法在特征变换过程中对多个度量大多采取静态权重设置,导致方法在不同任务上效果差异较大.为此,文中提出领域自适应任务中的动态参数调整方法.基于再生希尔伯特空间模型,最小化域间可区分性联合概率分布差异,求解域间不变特征空间.在此过程中,依据A-距离计算域间差异中同类标签和不同类标签分布差异的占比,并以此动态调整可区分性和可迁移性的权重参数,从而达到最优的自适应效果.在3个图像分类数据集上的实验表明文中方法的有效性. 相似文献
108.
数据挖掘技术是近年来计算机领域的重要方向.文中的研究目的就是通过深入分析各种语音情感特征,找出某种特征对语音情感识别的贡献程度,并在数据挖掘技术中寻找适合的模型将有效特征加以利用. 分析和研究了多位科学家在进行语音情感分析过程中采用的方法和技术,通过总结和创新建立了语音情感语料库,并成功地提取了相关的语音信号的特征.后研究了基音频率、振幅能量和共振峰等目前常用的情感特征在语音情感识别中的作用,把数据挖掘中常用的决策树分类方法和语音信号的多个特征相结合,建立了语音情感识别模型,对语音情感数据进行了大量的实验,取得了较为满意的识别结果. 相似文献
109.
随着区域医疗、移动医疗、转化医学等新兴技术的应用和发展,电子病历、电子健康档案及转化基因等数据都呈现出爆炸式增长.为了将医疗服务信任问题渗透到人与医疗信息系统可信交互中,提供以个性化、一体化、协同化与知识化为特征的现代医疗服务,必须有效管理和分析这些海量数据资源,达到医疗信息与服务普适共享、广大民众普遍受惠的目的.文中以社会计算为背景,提出一种面向现代医疗服务模式的普适医疗信息管理与服务体系PMIMSS,讨论了普适医疗面临的关键技术问题,包括医疗信息共享与集成、医疗知识发现与服务、医疗服务质量评价、个性化医疗服务推荐,以及基于人与医疗信息系统交互的可信机制等,并总结了当前的研究现状和进展,详细分析了存在的挑战性问题,提出了未来的研究方向. 相似文献
110.