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71.
Levenberg-Marquard(tLM)算法与最小二乘(Least Square,LS)方法关系密切,标度总体最小二乘(Scaled Total Least Square,STLS)是最小二乘,数据最小二乘(Data Least Square,DLS)与总体最小二乘(Total Least Square,TLS)的统一与推广,但是它与LM算法的关系尚不清楚。给出了一种求STLS解的算法及其子空间解释与拓扑解释,利用矩阵分解揭示了LM算法与STLS的密切关系,结果表明:阻尼因子使得LS解转变为STLS解;噪声子空间的剔除与系数矩阵条件数的控制保证了LM算法的稳健性与收敛速度;STLS的鲁棒性保障了LM算法处理过参数化问题的能力。 相似文献
72.
Abstract The reservoir rock relative permeability values are measured through the Special Core Analysis Laboratory (SCAL) experiments. Because SCAL experiments are expensive and time-consuming, usually a mathematical model is developed to estimate the relative permeability values whereas no SCAL test has been run. The authors compare the accuracy of the Artificial Neural Network (ANN) and some empirical equations in estimating the two-phase relative permeability values. The final results indicate that ANN is a much more accurate approach than the empirical equations. 相似文献
73.
基于人工神经网络的铜合金时效性能研究 总被引:3,自引:0,他引:3
利用神经网络对Cu-Cr-Zr合金时效温度、时间与硬度和电导率样本集进行学习,采用改进的BP网络算法—Levenberg-Marquardt算法,建立了时效强化工艺BP神经网络模型。预测结果表明:该BP神经网络可以充分挖掘样本蕴含的领域知识,可以对材料性能进行有效预测和分析。 相似文献
74.
The process of prediction of distortional buckling stress of cold-formed steel members is often cumbersome and it is also difficult to perform parametric studies in this field to investigate the effect of geometric parameters on Elastic Distortional Buckling Stress (EDBS). To overcome this difficulty a neural network based model and formulation which was presented in a companion paper by the author [Pala M. A new formulation for distortional buckling stress in cold formed steel members. Journal of Constructional Steel Research 2006;62:716-22] is proposed as an alternative approach to investigate the effect of geometric parameters on distortional buckling stress. The model considers the effect of web height, flange width, angle of lip, lip length and flange thickness. The results of the Neural Network model are quite satisfactory and are consistent with the literature. 相似文献
75.
Cristiane Kelly F. da Silva Andréa Samara Santos de Oliveira 《Journal of food engineering》2010,101(2):166-178
A study and modeling of the mass transfer phenomenon in the drying process of agricultural products, using Fick’s second law of diffusion adapted to infinite flat plate geometry, are described. An analytical solution methodology, the classical integral transform technique (CITT), is employed. Predicted results are compared with experimental data on the drying of sliced mushrooms in different operating conditions. A phenomenological analysis is made using graphics and tables. The data obtained by CITT and experimentally show negligible differences. The mass diffusion coefficient during hot air drying of mushrooms is estimated. Experimental drying kinetics are applied to the product at different air temperatures and air flow rates aiming to find a solution for the mass transfer equation, using an inverse problem with the Levenberg-Marquardt optimization technique in successive trials. Experimental data are also modified by a normal distribution of random errors. Statistical analyses show good agreement between experimental and predicted curves. 相似文献
76.
文章对铸造状态的铝青铜进行了超塑性拉伸试验,并以试验结果为样本,借助Levenberg-Marquardt算法对样本进行学习,建立了铸态铝青铜超塑性拉伸条件与其超塑性性能的BP网络模型。基于所建模型,对铸态铝青铜的超塑性成形工艺参数进行了优化,得到最佳的超塑性成形工艺参数,并以此为依据,进行了铁路轴承保持架的超塑性挤压试验。结果表明,所建模型能够较好地反映材料超塑性拉伸条件与超塑性性能间的内在关系,网络模型的输出值和试验值间的误差较小,说明将人工神经网络用于铝青铜超塑性性能预测是可行和有效的。所预测的铝黄铜最佳超塑性条件能够满足保持架超塑成形的需要,且在最佳超塑性条件下成形保持架具有明显的经济效益。 相似文献
77.
尝试建立了在区域降水条件下,选取蒸发量和降雨量作为评价参数,预测边坡坍塌强度的神经网络模型,实例的计算和验证表明,用人工神经网络的方法来预测在降水条件下边坡的坍塌强度是可行的。 相似文献
78.
为解决输出误差法在不稳定飞机参数辨识过程中的数值发散问题以及初值依赖问题,设计了一种结合神经网络、粒子群优化算法以及Levenberg-Marquardt算法的系统辨识方法。首先,为解决输出误差法的数值发散问题,以神经网络拟合待辨识系统的动力学特性。不同时刻的飞行试验数据用于训练神经网络,训练好的网络可以直接对下一时刻的运动状态进行预测,从而避免对不稳定运动方程的求解。其次,基于粒子群优化算法搜索Levenberg-Marquardt算法中的最佳阻尼因子,并以改进的LM算法替代输出误差法中的高斯-牛顿算法。接下来,改进的LM算法与训练好的神经网络结合得到了一种新的参数辨识算法。最后,基于不稳定飞机的闭环仿真飞行试验数据对提出的算法进行了验证。研究结果表明:与传统的最小二乘法和人工稳定的输出误差法的估计结果相比,所采用的算法具有更高的估计精度;同时,所提出的算法中可以随机选取待辨识参数的初值,克服了输出误差法对参数初值的依赖。本文的研究成果可以直接用于其他不稳定非线性动力学系统辨识领域,经过修改后还可以用于其他非线性优化领域。 相似文献
79.
80.