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1.
针对车道变换意图识别中数据源单一,传统序列模型难以捕获长序列范围内换道意图且存在长期依赖问题,提出一种结合时间信息加权指数损失函数的长短时记忆(long short-term memory,LSTM)车辆换道意图识别模型.首先,利用驾驶模拟舱、眼动仪进行高速公路驾驶实验,采集车辆运行数据和驾驶员眼动数据;然后,基于LSTM结构单元构建高速公路环境下车辆换道意图识别模型,提出基于时间信息加权的指数损失函数对模型权重进行优化;最后,利用车辆运行数据和驾驶员眼动数据对所提模型加以验证并与其他模型进行对比,所提模型换道识别的准确率为91.33%,宏平均精确率为89.04%,宏平均召回率为92.84%,宏平均F1值为90.33%.结果表明,长短时记忆网络对于长序列换道意图识别过程具有较好的分辨能力,提出的损失函数对模型权重优化具有良好的效果.  相似文献   
2.
方面级情感分析 (aspect-based sentiment analysis, ABSA) 旨在预测给定文本中特定目标的情感极性. 研究表明, 利用注意力机制对目标及其上下文进行建模, 可以获得更有效的情感分类特征表达. 然而, 目前常用的方法是通过对特定目标使用平均向量来计算该目标上下文的注意权值, 这类方法无法突出文本中个别单词对于整个句子的重要性. 因此, 提出了一种基于内联关系的方面级情感分析方法, 该方法可以对目标和上下文进行建模, 将关注点放在目标的关键词上, 以学习更有效的上下文表示. 首先使用门控循环单元 (gated recurrent unit, GRU) 对方面信息和句中单词进行融合分布式表达; 然后将分布式表达输入到结合注意力机制的长短时记忆网络 (long short-term memory network, LSTM), 通过查询机制来增加内联关系的权重, 最终得到方面级情感分类. 该模型在公开数据集上进行的实验结果表明, 该方法是有效的, 精确度均超过基线模型.  相似文献   
3.
针对网络评论中普遍存在的负面评论较少而影响力却较大的类不平衡问题, 提出一种基于类不平衡学习的情感分析方法. 该方法利用深度学习训练过程中的概率输出, 以计算样例的信息熵作为影响因子构建交叉信息熵损失函数. 在IMDB公开数据集上进行实验验证的结果表明, 基于集成信息熵损失函数的双向长短期记忆网络能处理类不平衡问题; 对数据的统计分析结果表明, 该策略能提升基于双向长短期记忆网络的评论情感极性分类性能. 针对AUC(area under curve)指标, 使用集成信息熵损失函数的双向长短期记忆网络模型比未考虑类不平衡的深度学习模型在中位数上最多提升15.3%.  相似文献   
4.
大型活动散场期间的地铁车站客流属于可预知的非常规客流,采用常规客流的统计预测方法难以准确预测其客流需求.基于深度学习,将历史客流规律、大型活动数据与实时自动售检票系统数据相结合,提出了一种适用于大型活动散场期间地铁车站的短时客流预测模型.首先对历史客流数据进行了拆分及降噪处理,并分析了活动客流特征.之后,基于深度学习框架构建多层结构的卷积神经网络,拟合活动客流特征与客流时空分布的映射关系,并选取Adam(adaptive moment estimation)算法优化训练过程,以适用于活动散场时客流集中进站的情况.最后,以北京地铁奥林匹克公园站为例,利用实测数据验证了模型的准确性.预测结果表明:建立的Adam-CNN(convolution neural network)模型相对于常用时间序列方法自回归滑动平均和传统神经网络SGD-CNN模型具有更高的精度,能够为大型活动的组织提供更为有力的支持.  相似文献   
5.
针对统一潮流控制器(unified power flow controller,UPFC)在调节电力系统线路潮流过程中存在的功率不平衡引起的UPFC接入点电压、直流电容电压波动问题,构建UPFC的数学模型,设计稳压控制电流前馈,提出基于虚拟惯量的UPFC并联变换器控制策略,通过引入UPFC电容虚拟惯量,在并联变换器电压外环的基础上设计UPFC电容虚拟惯量控制环,以电网实际频率为输入量,降低潮流控制过程中的电压波动;为加快UPFC直流侧电容电压控制速度,将前馈补偿点进行了改进,在并联变换器dq轴有功无功分量控制环路中加入改进的前馈量,改善功率协调控制效果。搭建UPFC仿真模型,仿真结果表明,相比常规控制策略,该控制策略既保证了线路有功无功独立调节的功能,又有效地减少了电压的波动,提高了系统的响应速度。  相似文献   
6.
传统辐射源信号识别方法往往需要人工提取特征,不仅对专业知识要求较高,而且人为选择的特征不能够保证适用于大多数类型信号的识别,识别精度和识别速度也不能兼顾。针对上述问题,将语音处理领域常用的深度学习模型——卷积长短时深度神经网络(convolutional long short-term deep neural network, CLDNN)引入到辐射源信号的识别中,并将该模型中的长短时记忆层改为双向门控循环单元层。模型的输入为原始时间序列数据,特征提取和分类识别过程均在网络中进行,避免了人工选择特征的不完备性。实验结果表明,所提模型在低信噪比情况下也能够有效识别信号类型,同时与其他模型相比,实现了识别精度和识别速度之间的平衡。  相似文献   
7.
为进一步提高短期电力负荷预测精度,构建一种基于注意力机制的经验模态分解(EMD)和门控循环单元(GRU)混合模型,对时间序列的短期负荷进行预测.首先,对负荷序列进行EMD,将数据重构成多个分量;再通过GRU提取各分量中时序数据的潜藏特征;经注意力机制突出关键特征后,分别对各分量进行预测;最后,将各分量的预测结果叠加,得到最终预测值.仿真结果表明:相对于BP网络模型、支持向量机(SVR)模型、GRU网络模型和EMD-GRU模型,基于EMD-GRU-Attention的混合预测模型能取得更高的预测精度,有效地提高短期电力负荷预测精度.  相似文献   
8.
超密齿面铣刀的铣削力波动特性及其影响   总被引:1,自引:0,他引:1  
提出了一种超密齿面铣刀概念,并推导了x和y方向的铣削力计算模型,分析了超密齿刀具铣削力及其波动规律.结果显示:随刀具的转动铣削力呈锯齿状变化,x向铣削力波动呈现两个山峰状,在三齿同时参与切削时波动最小.y向铣削力波动随初始切入角的增大先增大后减小,对比发现超密齿刀具铣削力波动远小于疏齿刀具.提出用单位体积材料所需切向铣削力大小来评价超密齿刀具和疏齿刀具性能.通过超密齿面铣刀的铣削实验验证了铣削力计算模型,并发现铣削力波动是影响工件表面粗糙度的因素之一,同时也反映出超密齿刀具的加工优越性.  相似文献   
9.
产量预测是油田生产动态开发研究的重要内容之一。油田的长期生产积累了大量数据,但是波动幅度很大,直接应用长短期记忆神经网络预测油田的生产指标,会出现神经网络泛化性很差的问题。因此,首先利用双层长短期记忆神经网络(long-short term memory,LSTM)和随机式失活对神经网络架构进行调整,建立了深度学习神经网络模型;并提出了一种新的果蝇聚集方法,通过改进的果蝇优化算法对所建立的神经网络模型进行优化,避免其陷入局部最优解,搜寻解空间的最优解;最后,油田实例验证表明,优化后的深度学习网络的网络泛化能力和预测精度有了较大提高,对于油田波动性较大的数据也能较好地拟合。所建立油田产量预测模型可应用于矿场开发实际。  相似文献   
10.
为了研究低比转速离心泵的空化流动特性,基于SST k-ω湍流模型和ZGB空化模型,在不同进口压力条件下对离心泵内部空化流动进行三维非定常数值模拟,研究了离心泵在发生空化时不同位置的压力脉动规律和空泡体积变化规律.结果表明:空化发生后叶轮压力脉动主频为叶频,流道进口处次频脉动幅值增长明显;空化时叶轮流道靠近叶轮出口处的压力脉动幅值增长率与叶轮流道进口处压力脉动幅值增长率相比增长更明显;空化时叶轮流道进口处的压力脉动与叶轮流道、出口及隔舌处压力脉动相比存在迟滞现象;空化过程中空泡体积的增长过程是非线性的.  相似文献   
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