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971.
转子故障的连续小波尺度谱特征提取新方法 总被引:1,自引:1,他引:0
引入图像分析方法,提出了直接从转子故障信号连续小波尺度谱中提取图像纹理特征的新方法.首先,通过转子故障模拟实验台采集了不平衡、不对中、碰摩及油膜涡动等典型故障信号;然后,分析了故障信号尺度谱的差别及所提取出的数字特征对故障的敏感性;最后用结构自适应集成神经网络进行了智能诊断实验,结果表明了本文所提出的尺度谱数字特征对转子故障诊断的有效性. 相似文献
972.
973.
二值卷积神经网络(BNN)占用存储空间小、计算效率高,然而由于网络前向的二值量化与反向梯度的不匹配问题,使其与同结构的全精度深度卷积神经网络(CNN)之间存在较大的性能差距,影响了其在资源受限平台上的部署。至今,研究者已提出了一系列网络设计与训练方法来降低卷积神经网络在二值化过程中的性能损失,以推动二值卷积神经网络在嵌入式便携设备发展中的应用。因此,本文对二值卷积神经网络进行综述,主要从提高网络表达能力与充分挖掘网络训练潜力两大方面,给出了当前二值卷积神经网络的发展脉络与研究现状。具体而言,提高网络表达能力分为二值化量化方法设计、结构设计两方面,充分挖掘网络训练潜力分为损失函数设计与训练策略两方面。最后,对二值卷积神经网络在不同任务与硬件平台的实验情况进行了总结和技术分析,并展望了未来研究中可能面临的挑战。 相似文献
974.
基于卷积神经网络的深度学习流场特征识别及应用进展 总被引:2,自引:1,他引:1
深度学习架构的出色性能使得机器学习在流体力学中的应用得到新的发展,可以应对流体力学中诸多问题和需求。卷积神经网络(CNN)强大的非线性映射能力以及分层提取信息特征的功能,使其成为当下流场特征研究不容忽视的工具。围绕这一研究前沿与热点问题,概述和归纳了这一研究领域的进展与成果。首先,对深度学习在流体力学中的发展以及卷积神经网络进行了简单的回顾。然后,从卷积神经网络能够识别特征出发,先后介绍了基于卷积的深度学习特征识别在流场预测、流动外形优化、流场可视化精度提升和生成对抗等应用方面的研究进展。最后,对深度学习在流场识别领域的应用进行了展望,为后续的研究提供参考。 相似文献
975.
无人机数据链通信受到各种自然与人为的干扰,信噪比(SNR)是信道状态和通信质量的有效评估指标。为解决传统估计算法信噪比估计精度不足的问题,提出了一种卷积神经网络(CNN)与长短时记忆(LSTM)网络结合的估计模型。利用仿真与实测相结合的方式,构建了一个包含不同信噪比、调制方式、衰落信道等信息的无人机通信信号数据集;在网络训练阶段,将样本序列进行分割,对分割后的每一部分序列使用CNN-LSTM网络提取深度特征,多次训练并保存模型参数;在测试阶段,利用构建好的测试集完成对算法的验证与测试,得到信噪比估计值。实验表明,相比于传统信噪比估计算法与单一网络结构的深度学习算法,所提算法的均方误差最低,实现了对信噪比的高精度估计。 相似文献
976.
针对卫星姿态控制系统执行器微小故障检测问题,提出一种基于神经网络干扰观测器的微小故障检测方法。该方法利用卫星姿态控制系统内的冗余关系,分别构建陀螺干扰观测器和干扰力矩观测器,对系统内的测量误差、扰动等进行估计,并对故障检测观测器进行扰动补偿,提高对执行器微小故障的检测能力。仿真结果表明,与基于解析模型的方法相比,该方法能够较精确地对解析模型的误差进行补偿,明显降低了检测阈值,实现了对扰动掩盖下的微小执行器故障检测。 相似文献
977.
遥感图像飞机目标高效搜检深度学习优化算法 总被引:2,自引:2,他引:0
为了实现大幅面遥感图像中飞机目标的高效检测与准确定位,通过深度神经网络(DNN)的级联组合,提出了一种新颖的搜寻与检测相集成的飞机目标高效检测算法。首先,运用高性能的端到端DNN网络,进行停机坪与跑道区域的像素级高效精准分割,从而大幅度缩小飞机目标的搜索范围,以降低虚警发生概率,完成飞机目标候选检测区域的快速搜寻。然后,针对分割所得停机坪与跑道区域,借助手工数据集对YOLO网络模型进行迁移式强化训练,一方面可以弥补训练集在样本类型与数据规模上的不足,另一方面借助YOLO网络的强时效性优势对飞机目标的位置进行回归求解,可以显著提高飞机目标的检测效率。停机坪与跑道区域分割DNN网络在分割精度与时效性上具有显著优势,而迁移式强化训练YOLO网络不仅具有很高的检测效率,在检测精度上也能保持良好的性能。通过一系列综合实验与对比分析,验证了提出的搜寻与检测相集成的DNN级联组合式飞机目标高效检测算法的性能优势。 相似文献
978.
基于终端滑模和神经网络的多目标姿态跟踪鲁棒控制#br# 《空间控制技术与应用》2019,45(3):39
研究了航天器编队飞行多目标姿态跟踪的鲁棒控制问题.主航天器由中心刚体和一个快速机动天线组成,星载相机跟踪某一特定目标,同时天线与从航天器保持通信.在考虑模型不确定性和外部干扰情况下,基于非奇异终端滑模技术和RBF神经网络,设计了多目标姿态跟踪鲁棒控制器.鲁棒控制器由RBF神经网络和一个自适应控制器组成.自适应控制器用于抵消神经网络的逼近误差和实现期望的控制性能.RBF神经网络用于逼近模型不确定部分与外部干扰力矩,并且根据非奇异终端滑模的有限时间收敛属性,提出了一种RBF网络的在线学习算法,提高了RBF网络的逼近效率.应用Lyapunov稳定性理论,证明了闭环系统稳定性.数值仿真结果表明所设计的控制器对外部干扰与模型不确定具有良好的鲁棒性. 相似文献
979.
随着现代信号处理技术的发展,对非平稳信号分析和处理的小波分析技术已成功应用于雷达目标特性分析领域,大功率单脉冲雷达作为我国航天测控网的主干设备,具有一定的目标特性识别能力。本文主要针对脉冲雷达RCS测量原理,讨论了基于小波变换的单脉冲雷达空间目标RCS测量方法,提出应发挥窄带低分辨率雷达在未来空间目标识别中的作用。 相似文献
980.
大飞行包线控制律的神经网络调参设计 总被引:2,自引:0,他引:2
对于具有大飞行包线的现代电传飞行控制系统,给出了一种3层BP(Back Propagation)神经网络代替传统的根据动压、高度或马赫数单一调参的控制律,解决了大飞行包线内控制参数复杂、单一调参无规律性、在全飞行包线上特别是在平衡点之间的飞行状态的稳定性无法保证等问题.通过离线训练,得出了一组隐层只有6个节点的网络结构参数,输出为各平衡点设计的最优鲁棒反馈增益.利用该网络实现了大飞行包线的根据高度和马赫数的双参数增益调参.仿真表明,利用该神经网络可以保证在所有平衡点上原设计的最优反馈增益不变,响应过程不变,同时可以细化平衡点之间的控制参数,在较大建模误差(约50%)和平衡点间也可以具有较好的控制效果. 相似文献