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在分析比较目前常用的智能工序预测技术及其特点的基础上,提出一种适合小批量生产过程的质量智能预测模型,并给出了相应的预测过程和算法.由于该模型中以模糊支持向量机(FLS-SVM)技术为智能核心,一方面较好的解决小样本学习问题,避免了人工神经网络等智能方法在对小批量生产过程质量进行预测时所表示出的过学习、泛化能力弱等缺点.另一方面,通过隶属度函数对样本进行模糊化,达到样本优化选择,实现历史数据“重近轻远”的预测效果.通过对具体加工过程的预测实验,并与其它几种常见预测方法效果进行对比,说明本文方法实现容易,建模速度快,小样本的泛化能力强,为实现小批量加工过程的在线质量预测与控制提供可行的思路. 相似文献
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应用支持向量机预测公交车运行时间 总被引:7,自引:1,他引:7
采用一种新颖的神经网络-支持向量机(SVM),来预测公交车的到站时间,其目的是要验证SVM在运行时间预测领域的可行性.该模型采用了时间段、天气、路段以及当前路段的运行时间和下一路段的最新运行时间5个输入变量.最后,应用大连市开发区4路公交线对该模型进行了校验,并得到若干结论. 相似文献
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针对Suyken等人提出的最小二乘支持向量机的共轭梯度法在输入样本的个数较大时,需要求解高阶线性方程组这一缺陷,提出了一种新算法。该算法利用分块矩阵的思想将该高阶线性方程组系数矩阵降阶,为了提高收敛速度,克服数值的不稳定性,采用条件预优共轭梯度法求解低阶的线性方程组。通过仿真试验证明用本文方法训练最小二乘支持向量机比共轭梯度法的训练速度提高了将近一倍。 相似文献
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参考格灵深瞳分级评价体系并引入迟滞比较器相关思想,结合最近邻与SVM双层分类器学习,建立了针对目标入侵、目标高速运动、目标遗留物与人群聚集逃离、人群打架斗殴、人群骚乱六种常见目标异常行为的自动分类与分级预警系统。1提出并实现了一套较完备的异常行为分级预警系统;2在行为分析之前以人群密度与能量为特征引入最近邻分类器实现个体行为与群体行为的预分类;3通过引入迟滞比较器实现高速运动行为的稳定预警;且该方法具有一定普及意义。分别在标准库和自行拍摄的视频上进行实验验证。实验证明,该系统能够稳定实现对上述六种普遍异常行为的分类分级预警,实现了群体分析与个体分析、检测与识别、分类与预警的一体化。 相似文献
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以自组建的食源性血管紧张素转化酶(angiotensin I‐converting enzyme ,ACE)抑制二肽为研究样本,采用氨基酸描述子VHSE(principal component score vector of hydrophilicity ,steric ,and electronic properties)对ACE抑制二肽进行表征后,比较偏最小二乘(partial least square regression ,PLS)、支持向量机(support vector machine ,SVM)及主成分分析(principal component analysis ,PCA)‐SVM相结合的3种建模方法对ACE抑制二肽的QSAR(quantitative structure‐activity relationship)建模。结果显示,对于食源性ACE抑制二肽,3个模型的拟合能力无明显差异,SVM模型的预测能力略强;对其进行权重投影分析发现,C末端氨基酸较N末端氨基酸对其活性的影响更为明显。 相似文献
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基于步行者航位推算的室内定位方法中位移的计算一定程度上依赖于人体姿态的正确识别。原地踏步和走路是其中主要的关键姿态,两者的加速度信号相似,传统方法很难进行高精度的区分,导致航位推算的步长计算错误。基于惯性传感器进行室内场景中八种人体姿态识别研究,根据运动强度的不同采用分层分类法。首先将原地踏步和走路归为一类,通过时域特征结合支持向量机(SVM)进行姿态分类;然后利用加速度的时域和小波特征以及磁场特征,结合Ada Boost方法进行二分类。关键姿态的识别准确率超过96%,对包含复杂运动姿态的步行者室内定位起到更佳的辅助作用。 相似文献
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质量监测可以有效的提高产品质量和生产效率。在复杂产品的生产过程当中,多个质量特性之间相互作用,共同对产品的生产质量产生影响,由于质量特性的数量较多、有些特性的关系是耦合的,因此准确诊断出异常变量是研究的难点。为了高效、准确的诊断出异常变量,提高产品的质量和生产效率,提出了基于改进网格优化的PCA-SVM多元控制图均值偏移诊断模型。在模型训练之前,使用主元分析(PCA)算法对数据进行预处理,降低数据维数和提取数据特征信息,再用改进网格算法对支持向量机(SVM)的参数进行优化,最终得到优化的SVM模型。仿真结果表明,采用的方法与传统方法相比,训练时间更短,且拥有更高的分类准确率。 相似文献