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131.
许多实际的应用问题可以被归结为稀疏矩阵的计算 ,讨论了稀疏矩阵乘法运算的并行算法 ,稀疏矩阵中的元素采用三元组表示法作为它的存储结构 ,给出的并行算法具有较高的并行度和较好的运行效率 相似文献
132.
针对噪声环境下滚动轴承故障难以诊断的问题,提出一种基于深度学习融合网络的轴承故障识别新方法。该方法首先对轴承振动信号进行一定程度的随机损坏,并将加噪后的数据输入卷积降噪自编码器(convolutional denoising autoencoder,CDAE)中对网络进行训练,目的是降低信号中的噪声干扰并提取浅层特征;然后,利用深度信念网络(deep belief network,DBN)学习深层特征并建立轴承状态识别模型,输出故障识别结果。在融合模型中,将卷积降噪自编码器作为网络的第一层以增强网络的抗干扰能力,提高故障的识别精度。使用凯斯西储大学(CWRU)滚动轴承数据对所提模型进行验证,结果表明提出的融合模型在噪声环境下能够较好地实现轴承的故障状态识别。 相似文献
133.
针对大型结构动力分析中结构总体刚度矩阵的对称性和稀疏性,使用稀疏矩阵数据管理方法实现了Lanczos算法,降低了Lanczos算法的时间和空间复杂度,并将该算法应用到大型结构动力学特性计算问题中.经算例测试表明了该算法的正确性、可靠性和实用性. 相似文献
134.
135.
A compressed sensing (CS) based channel estimation algorithm is proposed by using the delay-Doppler sparsity of the fast fading channel. A compressive basis expansion channel model with sparsity in both time and frequency domains is given. The pilots in accordance with a novel random pilot matrix in both time and frequency domains are sent to measure the delay-Doppler sparsity channel. The relatively nonzero channel coefficients are tracked by random pilots at a sampling rate significantly below the Nyquist rate. The sparsity channels are estimated from a very limited number of channel measurements by the basis pursuit algorithm. The proposed algorithm can effectively improve the channel estimation performance when the number of pilot symbols is reduced with improvement of throughput efficiency. 相似文献
136.
采用超声导波进行管道缺陷监测过程中混入干扰噪声严重影响缺陷反射回波的提取和识别,本文提出了一种新的管道缺陷超声导波监测信号匹配追踪去噪方法。将Hanning窗调制的正弦波激励信号经过时间平移和幅值调制作为基本原子形成自定义过完备波形字典,对管道缺陷超声导波监测信号进行匹配追踪稀疏分解,提取其中有效成分进行信号重构,经多次迭代实现信号去噪。对有限元数值模拟和实际管道缺陷监测信号分别采用传统小波阈值和本文提出的匹配追踪法进行去噪处理,结果表明,当信噪比较低时匹配追踪法明显优于小波阈值法,即使在干扰噪声完全淹没缺陷反射回波的场合,仍然可以提取出清晰干净的缺陷反射回波信号,为正确分析和评估现役管道安全运行状况提供了一条新的途径。 相似文献
137.
针对齿轮故障诊断中单一传感器采集信息不完全、容错性不佳及一种神经网络模型具有局限性,传统信号处理技术提取特征困难等问题,提出了多深度学习模型决策融合的齿轮箱故障诊断分类方法,构建了基于CNN(Convolutional Neural Networks)和改进SDAE(Stacked Denoising Autoencoders)的混合网络模型,根据改进的D-S证据理论实现决策级融合诊断。以时频信号作为CNN的输入,以频域信号作为SDAE的输入,采用Adam优化算法和dropout、批量归一化技术训练该混合模型。实验结果表明,利用该融合方法对齿轮进行故障诊断相比单个的网络模型CNN和SDAE诊断正确率有所提高,为齿轮故障智能诊断分类提供了新路径。 相似文献
138.
139.
数字射频存储器(digital radio frequency memory, DRFM)通过截获雷达发射信号并对其进行调制和转发,在距离维上形成欺骗式干扰,严重影响了雷达对目标的检测与跟踪。针对这一问题,提出一种捷变频联合数学形态学的密集假目标干扰抑制算法。首先,采用最大类间方差法(Otsu)对脉冲压缩后的数据进行二值化处理。然后,通过数学形态学中的开运算抑制干扰和噪声。最后,通过二维稀疏重构获得距离-速度二维高分辨,实现对目标的检测。仿真实验与实际雷达和干扰机对抗实验表明,该方法可以获得良好的抗干扰性能和目标检测性能。 相似文献
140.
受视觉表示和多任务学习的研究结果启发,发现传统模型约束项所获得的稀疏表示或过于冗余或过于严格要求信息共享,为寻找一种折中且更加有效的特征表示方法,提出基于混合范式多任务学习的图像稀疏表示学习框架。该框架以多特征的类别信息作为先决信息对特征进行组划分。选择L2,1和L1混合范式做约束惩罚函数约束,其中L2,1范式,在特征组内提取同种特征相关共享信息,L1范式在多特征组之间去相关,选择竞争性更强的特征种类。提出的学习框架不仅实现了多特征联合,而且充分考虑了不同特征之间的互补表示能力又消除了冗余。实验结果表明,由该框架学习得到的稀疏表示不仅可以达到稀疏要求,同时也实现了较好的分
类性能,证明了混合范式算法对提取图像关键本质信息的有效性。 相似文献