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1.
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3.
基于免疫优化多输出最小二乘支持向量机及其应用* 总被引:1,自引:0,他引:1
传统的支持向量机是一种两类问题的判别方法, 不能直接应用于多类分类问题。为了解决这个问题,提出了一种免疫优化多输出最小二乘支持向量机方法。该方法利用免疫算法来优化最小二乘支持向量机的参数。将该方法应用于污水生化处理过程建模及语音情感识别,仿真结果表明,该方法具有更高的精度。 相似文献
4.
该文针对棉针织物前处理过程工艺指标吸水性和白度难以实现在线连续检测,且与前处理过程温度、时间、液碱浓度、双氧水浓度等影响因素具有较强非线性,难以建立精确数学模型。在分析了棉针织物前处理过程质量指标相关影响因素的基础上,采用最小二乘支持向量机建立了前处理过程工艺技术指标软测量模型,并通过实验验证了软测量模型的有效性。 相似文献
5.
Traditional coal mine safety prediction methods are off-line and do not have dynamic prediction functions. The Support Vector Machine (SVM) is a new machine learning algorithm that has excellent properties. The least squares support vector machine (LS-SVM) algorithm is an improved algorithm of SVM. But the common LS-SVM algorithm, used directly in safety predictions, has some problems. We have first studied gas prediction problems and the basic theory of LS-SVM. Given these problems, we have investigated the affect of the time factor about safety prediction and present an on-line prediction algorithm, based on LS-SVM. Finally, given our observed data, we used the on-line algorithm to predict gas emissions and used other related algorithm to com- pare its performance. The simulation results have verified the validity of the new algorithm. 相似文献
6.
针对热定形大样实验数据较少的问题,提出以基于最小二乘支持向量机(1east squares support vectormachine,IS—SVM)方法建立棉/氨纶弹力布热定形效率预测模型,该方法基于统计学习理论的原理,能较好地解决小样本、非线性的学习问题。将该方法与传统的多元非线性回归方法进行比较,试验结果表明,该方法具有更高的精度,验证了LS—SVM对热定形效率预测建模是一种可行且有效的方法。 相似文献
7.
D.R. Salgado F.J. Alonso 《International Journal of Machine Tools and Manufacture》2007,47(14):2140-2152
This paper presents a tool condition monitoring system (TCMS) for on-line tool wear monitoring in turning. The proposed TCMS was developed taking into account the necessary trade-off between cost and performance to be applicable in practice, in addition to a high success rate. The monitoring signals were the feed motor current and the sound signal. The former was used to estimate the feed cutting force using the least squares version of support vector machines (LS-SVM). Singular spectrum analysis (SSA) was used to extract information correlated with tool wear from the sound signal. The estimated feed cutting force and the SSA decomposition of the sound signal alone with the cutting conditions constitute the input data to the TCMS. Again LS-SVM was used to estimate tool condition and its reliability for on-line implementation was validated by experiments using AISI 1040 steel. The results showed that the proposed TCMS is fast and reliable for tool condition monitoring. 相似文献
8.
基于LS-SVM的非线性多功能传感器信号重构方法研究 总被引:1,自引:1,他引:0
提出了基于最小二乘支持向量机(Least squares support vector machine, LS-SVM)的非线性多功能传感器信号重构方法. 不同于通常采用的经验风险最小化重构方法, 支持向量机(Support vector machine, SVM)是基于结构风险最小化准则的新型机器学习方法, 适用于小样本标定数据情况, 可有效抑制过拟合问题并改善泛化性能. 在SVM基础上, LS-SVM将不等式约束转化为等式约束, 极大地简化了二次规划问题的求解. 研究中通过L-折交叉验证实现调整参数优化, 在两种非线性情况下对多功能传感器的输入信号进行了重构, 实验结果显示重构精度分别达到0.154\%和1.146\%, 表明提出的LS-SVM重构方法具有高可靠性和稳定性, 验证了方法的有效性. 相似文献
9.
利用LS—SVM模块化决策系统求解EEG源参数 总被引:1,自引:1,他引:0
给定头皮脑电位的分布推算脑内电活动的源是脑电研究的一个重要的方面.研究涉及到信息科学、电磁场计算及生物医学工程等多个学科领域,其研究成果在神经疾病诊断、探索人的感觉和认知过程等方面具有蕈要意义.基于最小二乘支持向最机(LS-SVM)算法建立模块化决策系统,首先对脑电数据进行分类,然后依据分类结果提取数据样本,并建立回归模型,最后求解多种偶极子源参数.从而建立起头皮电压和脑电源参数之间的内在联系,为脑电动态分析提出一种实时的研究思路.计算机仿真计算结果证明了此方法的有效性. 相似文献
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