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1.
给出了凸模糊锥的两种定义方法.首先,应用模糊点与模糊集的邻属关系,给出了( β, α) 凸模糊锥的定义.得到了三种有意义的凸模糊锥,即(∈,∈) 凸模糊锥,(∈,∈∨q) 凸模糊锥和(∈,∈∨q) 凸模糊锥.其次,利用合意空间理论,给出了C 凸模糊锥的定义.证明了(∈,∈) 凸模糊锥是C 凸模糊锥,C 凸模糊锥是基于t 范上的凸模糊锥,并且C 凸模糊锥同构于由经典凸锥生成的C 凸模糊锥. 相似文献
2.
为确定悬索桥综合技术状况评估模型中指标的权重,应用群组AHP方法确定相应的评估指标权重.首先,根据韦伯-费希纳定律确定了100/8.384~108/8.384形式的五级指数标度方法,对其合理性进行论述;其次,采用遗传算法对专家的判断矩阵一致性进行优化,优化后的判断矩阵一致性明显提高;随后采用粒子优化K均值聚类算法对专家意见进行聚类分析,并以主流专家意见为基础,采用对等共识模型计算专家权重,得到各评估指标最终的权重值;最后,以悬索桥评估模型为例,通过上述方法确定悬索桥模型中各指标的权重值,论证了方法的可行性和实用性.将本文的权重计算结果与规范权重进行对比,发现计算得到的大跨径悬索桥评估指标权重较规范权重更趋合理,尤其是索塔和附属设施的权重值.悬索桥评估指标权重的研究结论是对现行规范权重的补充,可以为规范的进一步修编提供参考. 相似文献
3.
为了更好地凝聚改革共识,必须正确认识改革的代价问题。要改革就不可避免地会付出一定的代价,但改革过程中出现的各种问题并非都是改革的产物;改革代价的表现形式是多种多样的,不同形式的代价对改革与发展所起的作用也不同。改革主体能够能动地调控代价。为此,必须树立“底线思维”,牢牢把握改革代价的合理限度;提高改革决策的科学性;坚持主导性和全面性相统一、预测性和补偿性相结合的改革原则。 相似文献
4.
研究了异质多智能体系统的分组一致性,针对固定通信拓扑情况,提出了一种基于邻接信息的分布式控制协议,并通过李雅普诺夫理论,推导出异质多智能体系统实现分组一致性的充分条件.最后利用数值仿真验证了理论分析的正确性. 相似文献
5.
在随机多智能体系统一致增益函数为一常数函数不满足鲁棒性条件下,把现有文献中一致稳定性鲁棒性增益条件加以拓展,得到了保证系统趋于一致稳定性的新条件,分析了随机多智能体系统一致稳定性问题.运用代数图理论和随机稳定性理论,把随机多智能体系统的一致稳定性问题通过系统变换转化为闭环随机多智能体系统状态差为变量的随机微分方程的稳定性问题;然后运用随机稳定性系统理论来分析闭环随机多智能体系统状态差系统是一致稳定的,从而得到了随机多智能体系统一致稳定性的条件.最后通过实例来验证所提系统的可行性和有效性. 相似文献
6.
针对双目视觉测距中测量误差大、图像信息单一、实时性差等问题,提出一种基于ORB(oriented fast and rotated brief)特征的双目测距方法。对视频帧进行中值滤波处理,提取图像ORB特征,通过实验选出匹配效果最好的汉明距离。对筛选后的匹配点进行RANSAC(random sample consensus)模型估计,去除误匹配,分析视差和真实距离的模型关系,构建最优的测距模型并在实验平台上进行验证。结果表明:所提方法比其他双目测距方法具有测距精确、运行速度快、鲁棒性强的优势,能够实时显示图中特征的距离信息。 相似文献
7.
针对一类受到未知外部干扰的多智能体系统,在迭代学习控制框架下,结合自适应控制,首先设计了具有微分型参数自适应律的时变增益,同时,为了补偿未知外部干扰,设计了辅助控制器;通过构造复合能量函数,基于类Barbalat引理,证明了区间[0,T]上的完全一致性.其次,借助坐标变换,将编队问题转化为一致性问题.最后,通过一个仿真... 相似文献
8.
智慧城市定义是认识其知识单元和理解其本质特征、构建共识的基础.文章采用ISO 704:2009的理论框架,分析了ISO、IEC和ITU-T对智慧城市的定义,通过解构定义的智慧城市对象、利益相关方、涉及领域、智慧城市实现目标及愿景和实现路径,得出了三大国际标准化组织的智慧城市核心概念、概念关系和其认知视角,通过对三大标准化组织14位专家的问卷调查分析摸清了智慧城市核心概念的不同认知.基于系统方法和综合集成思想提出了多维度构建统一智慧城市定义的建议,为三大标准化组织智慧城市定义的标准化协同和融合提供了有效路径. 相似文献
9.
针对无人机(unmannd aerial vehicle, UAV)对快速运动目标的协同探测问题, 设计了一种多UAV协同探测控制算法。首先假设每架UAV都携带相同的探测载荷, 根据载荷特性设计了针对快速运动目标的UAV协同探测队形。然后引入固定时间控制一致性协议到UAV载荷角度控制中, 控制载荷持续照射目标; 引入有限时间一致性协议到UAV编队控制中, 用以形成协同探测队形, 并通过二跳网络加快队形的收敛。通过将UAV队形控制与UAV载荷的角度控制相结合, 从而实现UAV对快速运动目标探测时间的最大化, 极大的延长了高速运动目标被发现的时间。最终通过理论分析和仿真实验证明了该控制算法的有效性。 相似文献
10.