全文获取类型
收费全文 | 1570篇 |
免费 | 311篇 |
国内免费 | 191篇 |
专业分类
航空 | 1105篇 |
航天技术 | 346篇 |
综合类 | 258篇 |
航天 | 363篇 |
出版年
2024年 | 21篇 |
2023年 | 119篇 |
2022年 | 129篇 |
2021年 | 127篇 |
2020年 | 100篇 |
2019年 | 98篇 |
2018年 | 46篇 |
2017年 | 35篇 |
2016年 | 40篇 |
2015年 | 27篇 |
2014年 | 37篇 |
2013年 | 49篇 |
2012年 | 55篇 |
2011年 | 79篇 |
2010年 | 79篇 |
2009年 | 99篇 |
2008年 | 105篇 |
2007年 | 98篇 |
2006年 | 111篇 |
2005年 | 92篇 |
2004年 | 88篇 |
2003年 | 71篇 |
2002年 | 71篇 |
2001年 | 69篇 |
2000年 | 41篇 |
1999年 | 39篇 |
1998年 | 38篇 |
1997年 | 42篇 |
1996年 | 20篇 |
1995年 | 14篇 |
1994年 | 19篇 |
1993年 | 4篇 |
1992年 | 3篇 |
1991年 | 4篇 |
1990年 | 3篇 |
排序方式: 共有2072条查询结果,搜索用时 15 毫秒
131.
132.
利用Matlab分别用回归分析算法、BP神经网络算法、最小二乘支持向量机算法和组合预测算法对民航团队销售数据进行预测和比较分析,期望为民航销售人员提供更加精准的预测信息,以获得更高的航线收益.结果显示神经网络、支持向量机和组合预测3种算法比航空公司常用的回归分析预测精准度有了明显的提高.支持向量机预测精度相对神经网络稍低,却拥有更强的泛化能力.组合预测能避免单一预测方法的误差,更加适合航线销售人员的实际操作. 相似文献
133.
134.
模拟系统的故障检测诊断对于电路设计,VLSI等具有重要意义。而元器件的实际值究竟是有效值还是故障值,以及如何在大规模电路中测量判定它都是一个研究课题。本文利用神经网络的鲁棒性及模拟故障分析中的Mobius变换,提出了一种用神经网络帮助故障诊断的有效方法,解决了线性模拟系统的诊断问题。 相似文献
135.
神经网络在旋翼/机身气动干扰模型中的应用 总被引:2,自引:1,他引:1
由于直升机自身的特点,旋翼/机身气动干扰呈现非线性,且受多种因素的影响,用神经网络来解决这一非线性问题是一个很好的办法。将旋翼/机身气动干扰试验数据构造的学习样本,对网络参数进行学习,可以得到旋翼/机身气动干扰神经网络模型,进而可以用该神经网络模型研究直升机机身受旋翼气流干扰时的空气动力特性。参数训练好的旋翼/机身气动干扰神经网络模型可直接用于直升机气动设计和实时仿真。笔者在对旋翼/机身气动干扰神 相似文献
136.
137.
非线性系统的动态神经网络自适应辨识 总被引:3,自引:0,他引:3
提出了用双层动态神经网络在线辨识非线性动态系统的方法。神经网络的权重在线学习,不需要离线训练。在无逼近误差和扰动的理想情况下,所提出的在线算法能保证辨识误差趋于零,基函数持续激励条件能保证权重趋于零。在非理想情况下,权重调整律采用e修正权重算法,它是BP算法的推广,不需要基函数的持续激励条件。基于李雅普诺夫稳定性理论保证了自适应辨识系统的稳定性。仿真算例说明了所提出的动态神经网络自适应辨识的有效性 相似文献
138.
研究了由一个中心刚体带有一对柔性梁的航天器的神经网络控制问题。使用广义卡尔曼滤波训练算法对辨识神经网络和神经控制器进行在线训练,使用间接模型参考自适应控制算法对受控对象进行控制,提出了一种当被控对象的某些状态变量无法量测时进行在线辨识、控制的解决办法。仿真结果表明,此控制方案可以实现刚体由静止到静止的姿态机动,并且对附件振动有很强的抑制作用。 相似文献
139.
基于神经网络的机器人迭代学习控制 总被引:1,自引:0,他引:1
王从庆 《南京航空航天大学学报》1998,30(4):395-399
针对机器人动力学模型的不确定性和负载扰动,提出了一种采用神经网络的机器人迭代学习控制方法。该方法将反馈控制和神经网络学习控制相结合,反馈控制沿时间轴方向使关节运动跟踪期望轨迹,神经网络学习控制沿迭代轴方向使关节运动逼近期望轨迹。文中还给出了基于BP神经网络的学习控制算法。仿真结果表明,该方法能克服机器人动力学模型的不确定性和负载扰动,具有良好的鲁棒性和控制性能。 相似文献
140.
基于径向基函数(Radial basis function,RBF)神经网络构建了一种带后缘襟翼主动控制(Active controlled flap,ACF)的旋翼振动载荷计算模型。采用正交试验方法确立RBF网络训练样本的输入,在CAMRAD II中计算前飞状态下与训练样本对应的旋翼桨毂六力素,并将主通过频率下的分量作为样本输出,对RBF网络进行离线训练。在此基础上采用多周控制器对被控模型进行振动载荷主动控制。随后以2桨叶4m直径ACF旋翼为例,构建了其桨毂减振分析方法,并对桨毂动载荷各分量的减振效果进行了分析。研究表明,采用正交样本训练的RBF网络能够精确映射襟翼偏角与桨毂振动载荷的非线性关系,施加多周控制后,桨毂垂向振动载荷降低接近50%,其他方向的振动载荷也有不同程度的降低。 相似文献