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31.
考虑匹配主体是群且成员权重未知,提出一种基于偏好序信息的群双边匹配决策方法.先给出群双边匹配、综合满意度等概念.使用极大极小离差法求出主体群的成员权重,并通过OWA算子进行集结、生成一方主体群对另一方主体群的综合满意度.以最大化双方主体群的综合满意度之和为目标,建立0~1单目标优化模型并对模型解法进行拓展,求解模型获得最优匹配方案.最后通过实例说明该方法的简单、有效性. 相似文献
32.
刘广东 《河南师范大学学报(自然科学版)》2015,(2):45-50
近年来,基于帕德(Padé)近似法,一种面向一般Cole-Cole色散媒质的时域有限差分(FDTD)方案被提出.为了应用该方案处理实际的电磁问题,发展了一种对应的卷积完全匹配层(CPML)吸收边界.该吸收边界具有复杂度低的优势,便于问题空间和吸收边界的统一处理.通过一维、三维2个算例,初步证实了该边界的良好吸收效果. 相似文献
33.
定义完美l-ample半群,并研究具有左中心幂等元的完美l-ample半群的半格分解。利用半格分解,证明了半群S为具有左中心幂等元的完美l-ample半群,当且仅当S为直积Mα×Λα的强半格,其中Mα是右可消幂幺半群,Λα是右零带。这一结果为具有左中心幂等元的完美l-ample半群结构的建立奠定了基础。 相似文献
34.
针对电子稳像技术在现实中的应用,提出了一种基于角点检测与块匹配的电子稳像改进算法.接着根据块匹配方法找到相应的特征块,并从中找到对应的角点对,运用6参数摄像机运动模型求解运动参数,完成运动估计.采用基于FPGA+DSP通用架构的图像处理硬件平台,用CCS编写程序,将改进的稳像算法移植到TMS320C6416DSP中,达到实时实现视频稳像的目的.算法仿真结果与试验表明,改进的算法具有稳像精度高、速度快等特点,同时经过电子稳像系统处理后的视频图像更加清晰稳定且实时性好.?更多还原 相似文献
35.
吴廷增 《华东师范大学学报(自然科学版)》2015,2015(1):136-141
Gutman和Wagner(The matching energy of a graph,Discrete Appl.Math.2012(160):2177-2187)首次提出了匹配能的定义,即:图的匹配多项式的所有特征根的绝对值之和称为图的匹配能.他们证明了在n个顶点的图中,完全图Kn有最大匹配能.本文完全刻画了具有第二大至第十六大匹配能的图. 相似文献
36.
单轮车辆非线性悬架的最优阻尼匹配 总被引:1,自引:0,他引:1
以单轮非线性刚度、非线性阻尼的悬架为对象,进行统计线性化分析,得到二自由度各响应均方根值的计算公式. Simulink仿真验证了关系式的正确性. 车身加速度均方根值是关于等效线性阻尼的凹函数,故存在唯一的等效阻尼系数可使车身加速度均方根值达到最小. 该结果可用于非线性悬架的匹配和阻尼半主动控制策略的实现. 相似文献
37.
《汕头大学学报(自然科学版)》2015,(1):48-52
针对用传统方法进行人脸识别的识别率不够高的问题,本文在人脸识别中采用正则化正交匹配追踪算法(ROMP),并把其与基于NN,匹配追踪(MP),正交匹配追踪(OMP)的人脸识别算法进行了对比.该算法能一次从冗余字典中选取多个原子,并能够通过正则化准则对选取的原子进行再次筛选,获得最优的原子.实验结果表明,在不同特征提取方法和训练样本数改变的情况下,基于ROMP的人脸识别算法的识别率优于其他算法. 相似文献
38.
针对模型不准确时,传统Kalman滤波目标跟踪算法精度有限甚至发散的问题,研究了基于新息协方差在线匹配技术的自适应Kalman滤波算法,提高跟踪精度;并以Kalman滤波估计的目标位置为基础,利用一步Kalman预测得到下一时刻目标可能的位置范围,避免对整幅后帧图像进行遍历搜索,减小了计算量;为了避免存在干扰时异常量测对目标跟踪的影响,研究了量测信息异常检测算法,以Kalman预测的量测代替异常量测,增强抗干扰能力。实验证明,所提算法能够有效提高目标跟踪的精度和鲁棒性。 相似文献
39.
运动估计是影响下一代视频编码标准高效率视频编码(HEVC)性能的关键因素,它通常利用当前帧的图像块在多重参考帧中对应的搜索窗口中寻找最佳匹配块来完成的.针对HEVC编码标准提出了一种快速的运动估计方法快速分级搜索(FHS).首先,根据多个备用的运动矢量确定起始搜索点的位置,以起点为中心,执行搜索半径依次扩大的三圈钻石搜索,如果执行了内部两圈钻石搜索,最佳匹配点仍位于起点,则提前终止搜索.否则,根据最佳匹配点在内圈、中圈和外圈菱形边缘的情况,提出了不同的后续搜索策略.测试结果表明,提出的快速运动估计算法相对HM14.0提供的算法,平均搜索较少的点数,同时对编码后视频的质量只造成轻微的损失. 相似文献
40.
为解决复杂场景中目标遮挡、算法鲁棒性差的问题, 提出基于模板匹配与线性预测的算法。该算法分为模板匹配和线性预测两部分。场景中无遮挡物时, 执行模板匹配算法, 获取目标跟踪信息; 否则, 通过预测算法估计目标的状态, 进而实现目标跟踪。实验结果表明, 在目标有遮挡干扰的情况下, 采用该算法能稳定、准确地实现目标跟踪, 与传统的模板匹配算法相比具有较强的鲁棒性。 相似文献