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191.
EViews在概率统计教学中应用 总被引:1,自引:0,他引:1
计算机在概率统计教学中的应用,除了多媒体课件的使用,更重要的是对概率统计的基本理论进行模拟和演示,以及具体概率统计问题的应用.首先阐述了EViews软件在概率统计教学中的优越性和可行性,并通过教学中运用EViews软件处理概率统计理论问题说明这一点,最后给出一个具体实例,运用EViews操作,得出数列统计特性. 相似文献
192.
针对传统核主元分析没有考虑误分类代价的差别、对故障工况不敏感等问题,提出代价敏感核主元分析方法.该方法将代价敏感机制引入核主元分析,以误分类代价最小化为目标,设计最佳阈值调整方法获取最佳阈值,并采用混沌粒子群算法对核参数进行优化,最后利用SPE(squared prediction error)统计量诊断新样本类别.研究结果表明:该方法能有效地降低误分类代价,具有故障敏感性和诊断准确率高以及泛化能力强等特点. 相似文献
193.
针对六轴机械臂系统强耦合和不易求取精确的动力学模型的特性,提出了基于支持向量机( SVM )辨识的广义逆解耦PID闭环控制方法。将SVM常见的3种核函数应用于机械臂实际系统的广义逆模型辨识中,通过回归预测效果和性能指标比较可知,采用高斯径向基核函数辨识的SVM模型预测输出与实际系统输出趋势一致,且得到的性能指标平方相关系数( r2)和平均平方误差( MSE)较好。实验结果表明,基于SVM广义逆解耦的PID控制算法能够实现对实际机械臂系统的高精度轨迹跟踪,具有工程实用性。 相似文献
194.
讨论两两NQD序列下线性指数分布参数的经验Bayes(EB)双边检验问题.利用概率密度函数的核估计方法,构造参数的EB检验函数,在适当的条件下证明EB检验函数是渐近最优的,并获得它的收敛速度.举出一个满足定理条件的例子. 相似文献
195.
196.
为提高模拟电路故障在线诊断的运算速度与可靠性,采用高斯模糊核聚类算法对模拟电路故障进行非监督学习。该故障诊断算法的关键是利用已知故障数据类中心点确定故障类。利用模糊核聚类的高效识别树型结构减少训练样本规模、处理模糊类中的野值点,以提高分类器的训练速度和精确度。根据每一类故障数据得到的故障参数均值,设其为故障判断阈值,并赋予类标。在三种不同故障条件下,对Sallen-Key低通滤波器电路进行故障诊断的仿真实验。结果表明:与RBF监督学习方法相比,β-MKFCM方法能够高效地辩识已知故障与未知故障。该研究为电路在线故障诊断提供了参考依据。 相似文献
197.
本文介绍了红黑树在Linux内核下的应用,主要讨论了红黑树在Linux内核中对虚拟内存区域管理的实现。Linux内核中,虚拟内存区域的起始地址存储在红黑树的节点中,红黑树的高效操作使虚拟内存区域的删除、查找和插入的时间复杂度为O(logn)。 相似文献
198.
在误差项为强混合序列的条件下,利用随机变量部分和的矩不等式,讨论非参回归函数加权核估计的强相合性,给出其收敛速度.当样本矩足够大时,强相合的收敛速度约等于n-1/2. 相似文献
199.
为了使产品设计时间预测模型既克服小样本和异方差噪音问题,又提供除预测值以外的其它有用信息,建立一种基于异方差高斯间距回归(heteroscedastic Gaussian margin regression,HGMR)的预测模型.首先,假定基于核函数的回归模型的权重向量服从高斯分布,以最小化相对熵为优化目标,利用预测值的置信区间设置约束条件,构造可同时给出预测值和预测区间的HGMR模型;然后,利用样本的独立性和异方差性对优化问题进行转化,证明HGMR模型具有较好的推广性能,并设计求解相应优化问题的迭代方法;最后,以注塑模具设计的实例进行分析,结果表明基于HGMR的时间预测模型是可行有效的. 相似文献
200.
在删失数据α混合序列下,用递归核密度估计改进密度函数,的窗宽固定的核密度估计量,并在一定条件下证明改进后的估计量fn的一致强相合性,并给出一致强相合速度;同时也得到与fn相应的风险率函数λ的估计量λn的一致强相合性及一致强相合速度. 相似文献