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1.
非对称逆布局模型(NAM)适用于图像模式、语音模式、文本模式、视频模式的表示,是一个通用的模式表示模型。图像表示是计算机图形学、计算机视觉、机器人、图像处理和模式识别等领域里的一个重要问题。借助于三角形和正方形Packing问题的思想,本文提出了一种基于三角形和正方形的NAM灰度图像表示方法,简称NAMTS表示方法。给出了灰度图像的NAMTS表示算法,并对其存储结构和总数据量进行了详细分析。理论分析和实验结果表明:与经典的基于线性四元树的表示方法相比,基于三角形和正方形的NAM灰度图像表示方法能更有效地减少子模式数和数据存储空间,是灰度图像的一种良好的表示方法。  相似文献   
2.
针对多目标萤火虫算法在解决复杂多目标问题时存在收敛性差和分布性不足的问题,提出了基于动态反向学习和莱维飞行的双搜索模式萤火虫算法(MOFA-LR)。该算法通过比较任意一只萤火虫与种群中其余萤火虫的适应度值,判断它们之间的支配关系,根据不同的支配关系选择不同的搜索模式。当萤火虫被支配时,应注重向帕累托前沿上的优质解靠近,因此通过动态反向学习策略求出当前个体的反向解,使用反向解结合全局最优解共同引导萤火虫移动的搜索模式,能够发掘潜在的较好解,使萤火虫最大可能地向有利方向移动,改善了算法的收敛性;当萤火虫不被支配时,应注重获得均匀分布的帕累托前沿,因此使用全局最优解引导萤火虫飞行并结合莱维扰动的搜索模式,既能有效利用非支配解的优良信息,又能避免算法陷入停滞,在改善算法收敛性的同时维护了分布性。最后,为避免算法在迭代后期出现萤火虫严重聚集的现象,添加变异算子帮助种群跳出局部最优,引导种群进行局部开采。将MOFA-LR与12种新近多目标优化算法进行比较,实验结果表明,MOFA-LR具有良好的收敛性和分布性,证明了所提策略的有效性。  相似文献   
3.
虚拟软件企业能否成功很大程度上取决于其组建过程,而组建过程中关键的环节是选择合适的合作伙伴。因此将虚拟软件企业合作伙伴选择问题作为研究对象,分析了其微观作用机制,采用多智能体建模与仿真方法,建立了合作伙伴选择多智能体模型,设计了相应的仿真实验,研究了不同决策目标下的合作伙伴选择机制。研究表明,成本最低法、工期最短法和质量最优法这3种单目标决策方法能够达到各种决策目标的最优化,但是稳定性较差;综合最佳法这种多目标决策方法能够实现软件项目总工期和总质量之间的平衡,并且稳定性较好。  相似文献   
4.
面向公共产品平台通用化的聚类分析方法研究   总被引:4,自引:0,他引:4  
提出了一个平台体系结构的分层构造框架及一种平台元素的获取方式——基于图论的聚类分析方法(GTBCA).针对企业现有相似产品进行通用性和标准化分析,并以此作为构筑公共平台的基础,辅助设计人员对平台进行合理规划和设计,从而有效地开发产品族,满足大批量定制生产的要求.最后,用一个抽油机的实例说明了文中方法的可操作性和有效性.  相似文献   
5.
采用定序定位的思路求解圆形布局问题,将确定圆形物体在容器内摆放位置的定位过程看作位置选择问题.借鉴蚁群劳动分工的任务选择实现圆形布局定位过程中的位置选择,提出一种蚁群劳动分工算法.首先分析了定序定位求解框架下圆形布局问题的选择特性;然后建立了任务选择与位置选择之间的映射关系;接着引入蚁群劳动分工中的刺激-响应原理,提出相应的定位算法;最后结合蚁群算法优化放置顺序,完成对圆形布局问题的定序定位求解.通过两组国际公开测试集的数值计算,验证了所提算法的可行性和有效性.  相似文献   
6.
通过子结构法的自由度凝聚与反求,提高了模型的计算效率,也拓宽了结构设计的计算途径。本文基于子结构方法提出了可变设计域的并行协同拓扑优化方法。详细介绍了子结构自由度的凝聚与反求计算理论以及节点拼接方法,分析了设计域在规则与不规则的子结构划分下的自由度协调方法。在此基础上,构建了基于子结构方法的设计域并行设计模型,提出了基于可变设计域的协同拓扑优化方法,并给出了宏观结构与子结构内各单元的灵敏度计算方法和变量更新策略。在此基础上,建立了基于子结构可变设计域协同拓扑优化设计框架,实现结构快速设计的同时,扩展了优化设计空间。通过悬臂梁结构的设计,验证了所提方法的有效性。  相似文献   
7.
从认识世界的宏观视野出发,针对问题复杂性与方法有限性存在的鸿沟,按照问题导向的思路,将广泛意义下的解决问题归结为资源有限情况下的资源分配问题(简称分配问题),并将其分为优化型和协调型分配问题两大类,给出了多种优化问题和分配问题之间的关联关系。群智能优化主要是通过对群居生物觅食行为仿生来处理优化型分配问题,群智能进化则是以群居生物劳动分工主导的合作行为仿生来解决协调型分配问题,通过对两者的全方位考察,论述了群智能优化与群智能进化的异同并加以对比说明。聚焦韧性概念时代的到来是从群智能优化到群智能进化的现实推动力量。群智能进化采用协调处理思路,根据问题情景建立定制化的群智能模型,从而有效解决问题,适宜处理一般性分配问题和异常性分配问题,表现出显著的韧性。群智能优化与群智能进化都属于群智能范畴,其中蕴含着若干相互作用的对偶要素,由对偶要素形成的两股力量之间的互动结果决定了群智能类别的归属。按照系统学二象论原理,通过分析竞争与合作、开发与探索、吸引与排斥三对对偶要素,揭示了其与群智能优化和群智能进化类别归属的内在关系。研究表明群智能进化作为群智能研究的新领域,代表了其今后发展的主流方向。  相似文献   
8.
密度分布不均数据是指类簇间样本分布疏密程度不同的数据.密度峰值聚类(DPC)算法在处理密度分布不均数据时,倾向于在密度较高区域内找到类簇中心,并易将稀疏类簇的样本分配给密集类簇.为避免上述缺陷,提出一种面向密度分布不均数据的近邻优化密度峰值聚类(DPC-NNO)算法.DPC-NNO算法结合逆近邻和k近邻定义新的局部密度,提高稀疏样本的局部密度,使算法能更准确地找到类簇中心;定义分配策略时引入共享近邻,计算样本间相似性,构造相似矩阵,使同一类簇样本联系更紧密,避免错误分配样本.将所提出的DPC-NNO算法与IDPC-FA、DPCSA、FNDPC、FKNN-DPC、DPC算法进行对比,实验结果表明,DPC-NNO算法在处理密度分布不均数据时能获得优异的聚类效果,对于复杂数据集和UCI数据集,DPC-NNO算法的综合性能优于对比算法.  相似文献   
9.
基于免疫聚类识别的耦合功能规划方法与实例   总被引:2,自引:0,他引:2  
公理设计是以独立公理为基础的,并未提供分析和处理具有功能耦合关系的耦合设计手段。针对这一问题,提出了一种耦合功能规划的新方法。该方法首先利用免疫算法对功能耦合关系进行聚类识别,然后对功能耦合程度加以量化处理,最后通过解耦和割裂操作对耦合功能进行重组,从而确定各功能的实现顺序。其中耦合关系的聚类识别旨在为解耦操作提供信息支持,以避免耦合信息的不必要丢失。结合卧式壳管式冷凝器产品的设计实例,对该方法及其有效性进行了说明和验证,还对免疫聚类识别算法中的有关参数进行了讨论,并围绕算法性能的优劣和算法结果对解耦的影响作用,分别将其与遗传聚类识别算法和基于图论的聚类识别方法进行了比较。  相似文献   
10.
复杂机械产品协同寻优相关技术的研究   总被引:7,自引:0,他引:7  
将广义优化设计从体系上划分为4个模块:功能与方案优化、产品建模与规划、协同寻优及后处理(结果分析及评价),然后针对协同寻优模块的各个关键环节与实现策略展开探讨,研究子任务之间的耦合关系及其特征以及子任务的表达方式,并提出处理这些耦合因素的求解方法及措施。为有效实现复杂产品的协同寻优,还对支持该模块的相关技术进行了论述,包括特征识别与优化模型诊断技术,数据库技术、可控与可视系统等。  相似文献   
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