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91.
针对多颗微小卫星合作接管失效卫星姿态运动的问题,研究了考虑微小卫星控制约束的多星合作博弈策略学习与协同控制方法。首先,建立了微小卫星合作博弈模型,给出了能够处理微小卫星控制约束的多星合作博弈帕累托最优策略显式表达式。其次,针对微小卫星合作博弈策略学习需求,通过过去与当前时刻数据的并行使用,设计了基于并行学习的策略迭代方法,该方法放松了神经网络(NN)权值矢量学习对持续激励条件的要求。给出了为确保神经网络权值矢量估值收敛,所使用的过去时刻数据所需满足的条件,并通过Lyapunov方法分析了神经网络权值矢量估计误差的一致最终有界性。之后,采用并行学习策略迭代方法进行了微小卫星合作博弈帕累托最优策略数值解的逼近。所获得的合作博弈策略具有反馈控制形式,在进行神经网络权值矢量学习后,各微小卫星能够通过合作博弈策略的独立计算实现失效卫星姿态运动接管过程中的闭环协同控制。所设计方法避免了传统姿态控制方法所需进行的力矩分配,消除了微小卫星数量对其控制计算复杂度的影响。最后,通过数值仿真对所设计方法的有效性进行了验证。 相似文献
92.
民机高高原进近着陆是高原飞行高风险阶段。为有效实施高高原进近着陆风险识别和等级判据,提出基于熵权可变模糊识别的长短时记忆网络与深度神经网络(LSTM-DNN)相融合的深度学习风险评估方法。基于快速存取记录器(QAR)记录的高高原飞行数据,借鉴民机飞行品质监控(FOQA)咨询通告和行业QAR监控标准,结合指标重要度分析与Delphi专家调查,提取着陆时航向变化大、航迹低、610~305 m进近时下降率大、接地时垂直加速度及153~15 m进近时下降率大5个关键监控项目作为民机高高原进近着陆风险评估指标。为克服评估指标权重主观性偏差,应用熵权法确定评估指标权重,基于可变模糊识别方法构建风险等级隶属函数,建立基于LSTM-DNN的民机高高原进近着陆风险评估模型。以成都—拉萨进近着陆航段为例,提取QAR数据,对该风险评估模型进行训练与测试,并与Logistic多元回归、支持向量机(SVM)等评估方法进行比较,结果表明:所提方法平均准确率达到94.18%,最高可达94.79%,验证了方法的客观有效性。 相似文献
93.
94.
95.
96.
肖荣 《北华航天工业学院学报》2004,14(2):51-52
本文总结了"任务驱动"在教学中的应用,提出了"任务"设计要全方位立体化进行考虑;评价要全方位多样化.指出了"任务驱动"必须与多种教学法优化组合,才能发挥其最大教学效率. 相似文献
97.
98.
在构建舰船设备协同控制多智能体系统(MAS)过程中,各Agent之间存在某种内在的冲突、联系和规律,为了有效地发现和消解这些问题,引入智能控制解决方案和强化学习方法,能为MAS系统的构建提供有效的技术保障.本文提出了基于强化学习(RL)算法即改进的遗传算法并辅之以贝叶斯学习算法,来解决舰船MAS中各Agent中的任务分配问题、实现设备协同控制的优化和学习,并以舰船运动目标下的设备协同控制来具体验证上述算法,从而体现舰船运动控制MAS的可行性. 相似文献
99.
科学发展观是马克思主义关于发展的世界观和方法论的集中体现,是我国经济社会发展的重要指导方针,是发展中国特色社会主义必须坚持和贯彻的重大战略思想。 相似文献
100.
针对一类非线性系统的学习控制问题,提出了一种开闭环PD型快速迭代学习控制方法。此学习控制方法利用了系统当前的跟踪误差信号和前次迭代控制的跟踪误差信号,以及它们的微分信号,同时采用可调比例系数,根据系统误差的变化及时地调节比例系数,从而使目标的跟踪能力得到提高。通过分析给出了此快速迭代学习算法收敛的条件,直流电动机的仿真应用说明了此学习控制方法对于非线性系统具有较强的有效性和较好的可行性。 相似文献