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Fast Marching Method(FMM)是一种基于水平集理论的界面演化跟踪算法,常被应用于求解几何最短路径规划问题。在静态环境信息已知的情况下,FMM比传统的网格搜索算法得到的路径更加光滑。但是,经典FMM对规划路径的方向控制能力弱、缺乏路径曲率调控能力。基于调整Eiknoal方程中的代价函数的策略,采用人工势场方法,提出一种综合代价模型,依此实现一种改进FMM。通过定义对应于时间距离图最陡下降法所得路径的势能函数,采用变分方法分析得到含路径曲率的Euler-Lagrange方程,给出满足路径曲率约束的代价调整策略。实验结果表明该模型和方法是可行和有效的,它能够在满足转弯机动约束条件下实现航迹方向的控制,可用于机器人或无人飞行器的航迹规划。 相似文献
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基于3DSAS的多约束多航迹协同规划与搜索方法 总被引:1,自引:0,他引:1
为解决多航迹规划中的避撞与协同问题,提出一种三维环境下的基于稀疏A*的多航迹协同规划方法。该方法设计了一种规划框架,分别在航迹搜索前与搜索过程中考虑多航迹的协同问题。在航迹搜索过程中,不但结合单条航迹原有的约束条件,同时还进行了航迹间的碰撞检测,并且通过航迹的协同违背量等因素来进行启发式搜索。该方法可以有效处理各类约束条件,简化启发因子,从而获得更好的规划性能。 相似文献
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根据广域三通道扫描模式合成孔径雷达地面动目标检测(scan synthetic aperture radar ground moving target indication, SCANSAR-GMTI)实测数据的分析,提出一种广域三通道SCANSAR-GMTI系统的动目标检测、测速、定位及航迹检测的方法。该方法在保持杂波抑制后两通道的相位特性一致的前提下,采用两路杂波抑制性能整体最优的3多普勒通道变换(3 Doppler transform, 3DT)方法,保证了系统的杂波抑制能力,结合相位干涉原理实现运动目标定位、测速,补偿载机运动带来的场景移动后实现了目标航迹的检测。最后,给出了对三通道实测数据的处理结果,验证了该方法能有效地检测地面慢速运动目标并检测其航迹。 相似文献
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网络瞄准环境下最优分布式航迹融合算法 总被引:1,自引:0,他引:1
利用地域分散的多传感器系统跟踪目标是网络瞄准的主要作战方式。首先结合网络瞄准的作战特点,建立了两种典型的分布式航迹融合结构;然后对网络瞄准环境下传感器量测噪声相关问题展开研究,分别给出了传感器量测噪声相关与不相关情形下的最优分布式航迹融合方法。理论分析和仿真计算表明,这些方法等价于集中式融合算法,可以显著减小由于噪声相关造成的融合性能下降,从而在一定程度上提高了瞄准过程中目标的定位精度。 相似文献
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针对基于概率假设密度(probability hypothesis density, PHD)的分布式多传感器多目标跟踪(distributed multi-sensor multi-target tracking, DMMT)存在无法形成航迹、计算复杂度高、目标漏检等问题。本文基于航迹PHD后验估计提出了一种DMMT方法。为此,首先构建了各节点估计航迹间相似性度量矩阵,并采用匈牙利算法实现最优航迹匹配;其次采用协方差逆准则对关联航迹实现并行融合;最后基于概率生成泛函推导了一种鲁棒的DMMT方法。仿真实验验证了所提算法在目标状态估计精度、计算有效性和实时性方面的优势。 相似文献
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本文利用人工鱼群优化(AFSO)方法研究了多机器人的队形控制问题。机器人编队可视为寻迹问题,而编队寻迹是不断减小机器人与其期望编队位置之间的平移和角度误差的优化过程。每一个机器人的控制指令可看做是人工鱼群,通过一系列的控制实现期望队形。队形控制策略中包含机器人间的冲突规避行为。本文利用Matlab中的多机器人仿真器MRsim工具进行了仿真,结果表明本文提出的方法具有很高的有效性和效率,适用于各种形式的队形,可以被广泛应用在没有精确系统模型的无线传感器网络中。 相似文献