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1.
文章提出了一种基于序列比对的蠕虫特征自动提取模型,该模型针对现有蠕虫特征自动提取系统的可疑蠕虫样本流量单来源和粗预处理等问题,提出了对网络边界可疑流量和蜜罐捕获网络流量统一的聚类预处理,并使用改进的T-Coffee多序列比对算法进行蠕虫特征提取。实验分别对Apache-Knacker和TSIG这两种蠕虫病毒进行特征提取,从实验结果可以看出文章提出的模型产生的特征质量优于比较流行的Polygraph、Hamsa两种技术。 相似文献
2.
传统考虑保护动作特性的电压暂降频次估计法需要获取详尽的保护配置信息,然而配电网保护配置多样,在不同因素如过渡电阻、运行方式、故障类型等的影响下,阶段式保护各级保护区可能产生较大变化,采用传统方法对电压暂降持续时间进行评估可能会产生较大误差。文中提出一种基于改进K-means聚类的配电网电压暂降频次估计方法,在未知线路保护配置基础上,基于电压暂降历史监测数据与保护动作信息,采用改进K-means聚类算法,对电压暂降幅值-持续时间进行聚类分析,推断线路保护配置情况,计算保护动作时间与保护动作电压。根据计算结果,在考虑不同故障类型、不同运行方式及不同过渡阻抗的情况下进行配电网电压暂降频次估计。在IEEE RBTS-6母线测试系统的母线5配电网中进行仿真,验证了文中方法的有效性和优越性。 相似文献
3.
钼矿尾矿铜铅重金属离子溶出规律研究 总被引:5,自引:1,他引:4
为了评估钼矿尾矿的环境危害,通过105 d连续静态浸泡试验,定期监测钼矿尾矿浸泡液的pH值及其铜铅重金属离子浓度,研究了尾矿的离子溶出规律.结果表明,尾矿对酸性溶液有很强的中和能力,可将pH=3.5~6的酸性溶液在8 d内中和到pH=7的中性状态,并维持不变.液固比为1:10的浸泡液中Cu~(2+)和Pb~(2+)的浓度都在25 d内达到最大值(分别为29.52和9.40μg/L),此后浓度下降,并发生震荡,但Cu~(2+)和Pb~(2+)的浓度随时间的变化趋势不同.浸泡液中Cu~(2+)和Pb~(2+)的平均浓度分别为19.37和4.29μg/L,尾矿中Cu和Pb的平均溶出率分别为0.097%和0.043%.钼矿尾矿可在中性条件下长期释放Cu~(2+)和Pb~(2+),且Cu比Pb更容易溶出. 相似文献
4.
现代电力系统因其“双高”特性造成电能质量扰动模式愈加复杂,对复合扰动的准确分类提出了挑战。传统电能质量扰动分类方法在特征提取阶段所提取的特征由人为确定,难以判断所提取的特征对分类问题是否有效,加之多重复合扰动特征相互耦合导致扰动特征的可分性确定困难。为此,提出一种基于粒度的计算方法进行特征选择的模型。在提取的扰动特征集的基础上,通过构建多粒度空间反映特征分布差异性,进而挖掘各粒度下的最优特征子集以确定有效和冗余的分类特征,达到优化分类效果的目的。在此基础上,通过集成分类模型融合不同粒度空间最优扰动特征集所训练的同质弱分类器模型,提出一种新的电能质量扰动多粒度集成分类方法。该方法克服了现有方法在进行多粒度分类时通过寻找最优单粒度空间特征而导致的其他粒度空间信息丢失的问题。实验表明,多粒度特征选择算法可提取对分类有效的扰动特征,集成分类模型可进一步改善模型的分类性能。 相似文献
5.
6.
为实现对脉冲暂态和振荡暂态2类暂态电能质量扰动的分类,提出一种基于高阶累积量的暂态电能质量扰动Mahalanobis距离分类法.该方法利用高阶累积量提取暂态扰动的高阶统计特征,选取其2,3,4阶累积量最大值和最小值构成扰动信号的6维特征向量,计算测试样本特征向量与标准模板之间的Mahalanobis距离,以“距离最小”作为分类判据,实现对2类暂态电能质量扰动的分类.仿真结果表明,低阶累积量不能单独用于区分不同类型暂态电能质量扰动;特征向量维数越高,对分类过程越有利.所提方法分类原理简单、准确率高,是暂态电能质量扰动的有效分类方法. 相似文献
7.
汪颖 《数码设计:surface》2012,(4X):136-138
以文具设计为例,分析青少年的生活习惯,指出网络符号是青少年交流的重要工具,能反映他们的喜好,进而根据符号消费理论,制定产品设计策略并进行设计实践,探索符号在产品设计中的应用路径。启示设计师在消费社会,要平衡产品、符号、消费者之间的关系,要挖掘消费者潜在的符号需求。 相似文献
8.
以51单片机和Lattice公司的ispLSI2032为例,介绍了一种利用微控制器动态配置CPLD器件的方法。将配置文件存放在只读存储器中,利用ISP(在系统可编程)技术,单片机在内部软件程序的控制下,读取存储器配置信息,并将其转换为具有准确定时的串行数据流,通过编程接口移入ispLSI2032,实现对ispLSI2032的动态配置。 相似文献
9.
10.
为进一步简化电压暂降经济损失评估流程、提高经济损失预测的适用性和准确度,提出了一种基于深度神经网络(DNN)的电压暂降经济损失评估模型。首先分析了影响电压暂降经济损失的特征因子,分别从电压暂降故障信息、工业过程信息、敏感设备信息和用户基本信息中提取19维特征向量作为DNN预测模型的输入向量,将经济损失结果作为输出,并基于Tensorflow深度学习架构对DNN预测模型进行训练。在此基础上,提出2种数据增强的策略,有效解决了电压暂降样本数据少的窘境,并通过构建4种DNN架构,对比了不同随机失活概率、神经元数量、架构深度对经济损失预测准确度的影响。训练后的DNN模型可以准确提取特征,快速实现收敛并对经济损失进行合理预测。最后,基于我国某大型电子工业企业的电压暂降实际采样数据,对DNN模型进行了训练和性能评估,结果表明了所提方法的有效性。 相似文献