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991.
针对因信号体制因素带来的传统加权模型偏差问题,通过分析几种典型信号结构在接收机码跟踪环路跟踪精度上的差异性,提出基于信号体制的接收机伪距误差热噪声模型,推导各频点测距加权因子的产生方式.结合传统双频组合噪声方差估计,探讨新模型对加权接收机自主完好性监测(RAIM)性能及定位估计精度的影响.仿真测试表明,采用该模型能够优化提升RAIM故障检测率,提升各频点测距置信度水平,有效地保证定位精度. 相似文献
992.
2012年以来,农业部先后发布了多个全国农业建设规划。列入规划的项目,与常规申报的农业建设项目相比有显著特征。把握这类项目的特点和规律,做好立项评估工作,对于保障规划的顺利实施意义重大。本文结合"学科群"农业部重点实验室项目立项评估实践,分析了全国农业建设规划的总体特征以及列入规划项目的主要特点,梳理了全国农业建设规划项目评估要点,剖析了项目申报和审核过程中存在问题以及相关建议,探索了列入全国农业建设规划的项目立项评估规律,为科学客观地进行立项评估提供依据。 相似文献
993.
《武汉理工大学学报》2015,(6)
海事雷达通过多普勒效应和帧间差异,进行船舶的跟踪与识别,是海事监管和避碰的重要传感器。受环境因素影响,其往往提供大量虚假目标,干扰海事监管。针对该问题,以雷达图像为数据源,提出了一种基于证据推理(Evidential Reasoning Rule)规则的目标甄别方法。在该方法中,首先收集经过验证的识别结果,获取充足的船舶和虚假目标样本。然后,分析样本在多帧图像中的位移、方向等特征值,计算出位移、方向特征值与目标真实性的似然关系,即提供两条独立证据。最后,利用证据推理规则合成上述证据,实现组合判断。不同于其他滤波或分类算法,该方法基于原始雷达图像和概率推理,计算过程未做任何状态假设,识别结果更加准确可靠。在重庆长江朱沱镇的实地雷达监测案例研究中,该方法的识别准确性达90.81%,证明了其有效性。 相似文献
994.
李丽丽 《黑龙江工程学院学报》2015,(2):55-58
通过对线性规划模型和股市投资方法的分析,构建出在其上的基本数学模型,并对2014年第一季度5支股票平均收益率与风险损失率进行分析,构建出存款与证券投资相结合的无风险股市投资多目标线性规划模型,从而给出了在不同参变量取值下的投资组合,对投资者合理投资具有现实意义。 相似文献
995.
将约束优化问题转化为带偏好的双目标优化问题,用差分进化算法求解转化问题。为了克服基于Pareto支配关系的多目标算法求解转化问题时没有考虑问题偏好、收敛慢等缺点,借助多目标α-支配关系的特点,提出了基于动态α-支配的新适应度函数。新适应度函数根据种群中可行解的比例动态平衡进化过程中对两个目标的偏好,引导算法不断向问题的偏好区域靠近,从而快速收敛到约束优化问题的最优解。对6个标准测试函数的数值实验结果表明:基于α-支配的动态引导多目标差分进化算法能快速收敛到问题的最优解。与3种经典高效算法的比较说明,所提出算法的鲁棒性强且效率高。 相似文献
996.
海战场光学遥感图像舰船目标检测 总被引:1,自引:0,他引:1
《武汉大学学报(工学版)》2015,(4):568-573
针对海上舰船目标的检测,提出了一种适于海上区域特征的广域高分辨率光学遥感图像舰船目标检测方法.该方法基于舰船目标的视觉显著性特征,通过三个步骤实现海战场舰船目标的检测.首先,建立遥感图像的视觉显著性特征通道,根据生物视觉生理特性的原理,提取不同特征通道中目标的视觉显著性特征;然后,通过自适应特征图像选择算法,选择显著性权重最高的五幅特征显著图像,并将它们组合成一幅视觉显著性图像;最后,将视觉显著性图像分类,应用基于舰船特征的目标选择方法,将目标列表中的目标划分为舰船目标和未知类型目标.实验结果表明,此方法能以高可靠性和高精确度检测出海战场图像中的目标对象,有效地减少虚警. 相似文献
997.
《青岛科技大学学报(自然科学版)》2015,(4):438-442
针对视觉伺服轮式移动机器人,考虑其非完整约束被破坏情形下的离散化运动学系统,给出了一个离散型的滑模跟踪控制器设计策略,运用Lyapunov理论对相应的跟踪误差系统进行了严格的稳定性证明。最后,仿真算例验证了控制器设计的有效性。 相似文献
998.
运动目标跟踪是计算机视觉中的一个典型问题,如何能准确快速的跟踪目标是研究的关键。提出了Kalman滤波器结合Camshift的改进算法。首先选取一段视频图像序列,通过背景差分法快速检测出运动目标,初始化搜索窗口,用Kalmam滤波器预测目标位置,再用Camshift迭代算法计算目标最优的位置,将结果作为Kalman滤波器进行下一次预测的估计值。实验表明,当目标被严重遮挡或受到同色背景干扰时,本算法仍能快速准确的跟踪运动目标。 相似文献
999.
1000.
传统交互式多模型(interacting multiple model,IMM)算法在跟踪高机动目标时存在模型集合和真实系统模式匹配欠佳所导致状态估计质量下降的问题.基于变结构的思想及图论的知识,结合协方差匹配技术提出了一种补偿式变结构交互式多模型算法(compensation variable structure interacting multiple model,CPVSIMM).针对目前对直线加速状态估计问题,传统变结构交互式多模型(variable structure interacting multiple model,VSIMM)模型集多采用角速度作为模型特征参数造成对其估计性能欠佳的情况,所提算法联合加速度和角速度作为模型参数,并建立了模型集合间的有向图连通关系及模型子集自适应调整原则.理论分析与对比仿真表明:本算法融合估计结果的精度更高,同时能在一定程度上减小由于模型集匹配欠佳及切换不及时所导致的机动累积误差. 相似文献