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162.
运用计算机技术解决林业问题成为数字农业的一个热点研究领域.融合了粗糙集和神经网络的各自优势,利用粗糙集可以减少信息表达的属性数量,使用神经网络方法系统具有较强的容错及抗干扰能力,为处理不确定、不完整信息提供了一条解决方法,因此,将粗糙集约简技术和神经网络方法结合进行应用,建立了RoughSet-NN模型,并将该模型对给定立地条件的杨树生长状况进行预测.实验表明,该方法收敛,预测准确度高. 相似文献
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164.
随着生物信息学、信息检索等领域的发展,带有通配符和长度约束的模式匹配问题引起了广泛关注。该问题扩展了精确模式匹配问题,使匹配更加灵活,同时也增加了匹配的复杂性,极大地提高了非线性匹配算法的复杂度。求解该问题的匹配算法的效率与问题的解空间密切相关,而目前针对该问题的解空间及其特征尚缺乏系统的研究。鉴于此,描述了该问题的解空间,并分析了解空间的可分性。之后,提出解空间划分算法SPLIT,并分析了SPLIT的时间复杂性。实验部分以3个匹配算法为对照,在真实DNA数据集下,使用了5109组模式。实验结果表明,SPLIT不影响匹配解的结构,且可以有效降低非线性匹配算法的时间消耗。 相似文献
165.
Lasso方法与其他特征选择一样,对高维海量或高维小样本数据集的特征选择容易出现计算开销过大或过学习问题(过拟合).为解决此问题,提出一种改进的Lasso方法:迭代式Lasso方法.迭代式Lasso方法首先将特征集分成K份,对第一份特征子集进行特征提取,将所得特征加入第二份,再对第二份特征进行特征提取;然后将所得特征加入第三份,依次迭代下去,直到第K份,得到最终特征子集.实验表明,迭代式Lasso方法能够很好地对高维海量或高维小样本数据集进行特征选择,是一种有效的特征选择方法.目前,此方法已经很好地应用在高维海量和高维小样本数据的分类或预测模型中. 相似文献
166.
医院月门诊量是一个具有复杂的非线性组合特征的季节性时间序列。传统的时间序列趋势分析是通过季节调整建立预测模型,效果不理想。文章提出一种利用季节性神经网络预测模型对医院门诊量进行非线性曲线拟合分析并预测。论述了该模型的设计思想和实现算法。通过仿真实验表明,该模型的非线性曲线拟合精度和预测精度明显高于ARIMA季节乘积模型,可较好地反映系统的动态性和门诊量的季节时序关联性,为季节性时间序列预测提供了一种新的途径。 相似文献
167.
一个图是否为Hamilton图在于图中是否有Hamilton圈。文中提出了变换的方法来寻找图中的Hamilton圈,即在图的顶点集中寻找满足包含给定图中所有顶点的自归邻接边增长变换的方法来寻找给定图中的Hamilton圈。由此,设计了一个在Edmonds意义下的有效算法——自归邻接边增长算法(AEG)来寻找给定图中的自归邻接边增长变换,证明了该算法能正确判断给定简单无向图中有无Hamilton圈且时间复杂度为O(n^2)。最后通过应用实例说明该算法的有效性和实用性。 相似文献
168.
基于Web的数据挖掘研究综述 总被引:4,自引:0,他引:4
基于Web数据挖掘是一个结合了数据挖掘和WWW的热门研究主题。文章介绍了Web数据挖掘最流行的分类;Web内容挖掘,Web结构挖掘和Web使用记录挖掘,根据Web数据挖掘的最近研究状况,总结了几个研究热点,并介绍了一个Web使用记录挖掘的框架WebSIFT. 相似文献
169.
对较大数据集挖掘序列模式时,可能会因产生的大量候选集等原因无法装入内存而难以进行.文中提出基于分区的序列模式挖掘算法.以期克服有限存储问题,为并行处理及分布式处理做好基础.此外,当给出的分区数固定时,不同的分区性能可能存在较大差异,通过聚类方法对数据集预处理,以得到可以产生较少局部频繁宁列的特定分区,最终得到较少的全局候选序列以减少第二遍扫描时间.理论分析和实验表明,所提出的方法可比普通分区方法得到更加优化的分区,从而效率更高. 相似文献
170.