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22.
周颖周研来郭生练林凡奇 《水力发电学报》2023,(9):70-78
本文考虑了河道天然流量模式调度需求,以发电量、供水满足度最大和河道流量偏差函数值最小为目标,建立了水库群消落期多目标优化调度模型,采用非支配排序遗传算法求解,以湘江流域东江-双牌-涔天河水库群为研究对象,进行了实例分析。研究结果表明:相比常规方案,在丰、平、枯水年情景下,发电量最大方案分别能提高1571万kW·h(11.2%)、1167万kW·h(10.9%)和811万kW·h(10.0%)的发电量;生态效益最好的方案,能减小1.56(61.2%)、0.33(6.3%)和0.89(13.6%)的河道流量偏差函数值;供水满足度最大的方案能提高2.1%、2.6%和3.4%的供水效益。构建的水库群消落期多目标优化调度模型可为长江流域水库群消落调度提供理论参考。 相似文献
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由于外部原因管道故障时有发生,常需布置传感器网络对城市管道网络进行实时监测。为在资源有限的前提下获得最佳的监测效率,对网络中传感器的部署问题进行研究,提出了一种改进NSGA-Ⅲ算法对传感器网络部署问题进行求解,实现求得解集多样性和收敛性的均衡;网络采用一个由顶点集V和边集E组成的图G=(V,E)进行建模,并对个体进行编码;以传感器对网络整体覆盖率和指定区域覆盖率为优化目标,应用并改进求解传感器优化部署问题的非支配解集。仿真实验结果表明,改进后算法在保证收敛性的前提下提高了优化解集的多样性,可有效解决管网多传感器优化部署问题。 相似文献
24.
自动导引搬运车(automated guided vehicle,AGV)能够灵活、准确、高效地进行物料搬运,被广泛应用于柔性制造车间。多载具AGV能同时搬运多个工件,具有较强的搬运灵活性,其路径规划问题的复杂性和多约束性更强,求解难度更大。针对柔性制造车间多载具AGV节能路径规划问题,首先建立了以能耗和搬运距离为优化目标的AGV节能路径规划模型;然后,提出了一种改进Dijkstra算法和非支配排序遗传算法(non-dominated sorting genetic algorithm-II,NSGA-II)集成的多载具AGV节能路径规划方法;最后通过案例验证了模型的节能效果和求解方法的有效性。 相似文献
25.
针对带有约束多目标优化问题,提出一种多目标优化进化算法。在选择过程中,采用约束的Pareto支配和聚集距离定义适应值,根据适应值挑选出有代表性的个体。在变异过程中,沿着权重梯度方向搜索来寻找可行的Pareto最优解。最后,采用两个数值算例测草算法的性能,结果表明该算法能获得多目标约束优化问题的可行Pareto最优解并且具有较好的分散性。 相似文献
26.
为了提高多目标粒子群算法(MOPSO)在Pareto前沿的收敛性和分布性,对传统MOPSO方法进行了改进.首先采用基于Pareto支配概念的适应值比例方法选择gbest,其次利用动态拥挤距离更新外部精英集,并通过对精英种群执行遗传操作,最后在粒子种群引入自适应的淘汰机制,加强粒子种群和精美种群的进化.典型测试函数的计算结果表明,该算法在收敛精度和分布性方面得到明显改善. 相似文献
27.
多目标微粒群优化算法综述 总被引:1,自引:0,他引:1
作为一种有效的多目标优化工具,微粒群优化(PSO)算法已经得到广泛研究与认可.首先对多目标优化问题进行了形式化描述,介绍了微粒群优化算法与遗传算法的区别,并将多目标微粒群优化算法(MOPSO)分为以下几类:聚集函数法、基于目标函数排序法、子群法、基于Pareto支配算法和其他方法,分析了各类算法的主要思想、特点及其代表性算法.其次,针对非支配解的选择、外部档案集的修剪、解集多样性的保持以及微粒个体历史最优解和群体最优解的选取等热点问题进行了论述,并在此基础上对各类典型算法进行了比较.最后,根据当前MOPSO算法的研究状况,提出了该领域的发展方向. 相似文献
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29.
现有的k-支配轮廓算法虽然可以对给定的高维数据集计算出不同k(k≤d)值对应的k-支配轮廓,但是,由于不能共享计算结果,会导致很多冗余操作.提出k-支配轮廓体的概念,即所有的k(k≤d)值对应的k-支配轮廓的集合,在此基础上,提出两种基于共享策略的k-支配轮廓体算法——由下列上算法(BTA)和由上到下算法(TBA).理论分析和实验验证表明,所提算法可有效的减少冗余操作. 相似文献
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