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261.
基于改进型BP神经网络多关节机器人逆向运动学求解 总被引:2,自引:0,他引:2
提出采用一种3层改进型快速BP神经网络(Modified fast BP neural network,MFBPNN)求解一个5自由度多关节机器人逆向运动学问题。使用正向运动学计算获得的样本向量进行离线学习,然后充分利用人工神经网络的泛化特性,实现了机器人末端作用器位姿到各个关节转角变量之间的非线性映射。仿真结果表明,采用MFBPNN算法以后,绝对误差不超过0.005°,计算精度和处理速度能够满足机器人实时控制的要求,并且可以应用于机器人路径规划控制场合。 相似文献
262.
263.
建立了基于人工神经网络的道路表面水膜厚度预测模型,通过试验数据的训练确定权重和阈值,经过检验样本的检验,能够很好地预测道路表面的水膜厚度。结果表明,本文建立的人工神经网络模型用于道路表面水膜厚度预估可行。 相似文献
264.
提出了一种新的非线性观察器设计方法。与一般方法采用神经网络逼近整个非线性系统不同,该方法用RBF神经网络逼近系统的非线性项,故提高了状态估计的精度。基于李亚普诺夫方法,证明了状态估计误差渐近稳定且渐近收敛到零。仿真结果表明,所提出的非线性观察器设计方法具有良好的性能。在故障检测、状态估计等领域具有广泛的应用前景。 相似文献
265.
应用混沌理论,分析了网络流量,用单变量的网络流量时闯序列重构与网络动力系统等距同构的相空间,进而计算了实际网络的关维数和Lyapunov指数,并证实了网络流量存在混沌特性;据此建立了基于径向基函数(RBF)神经网络的模型,并对实际网络数据流进行了预测。仿真结果表明,相对于其他前馈神经网络预测,基于混沌理论的RBF神经网络预测方法学习速度快,预测精度高。 相似文献
266.
本文提出了一种基于Hamming神经网络聚类分析的进化策略,模糊自适应Hamming神经网络各类族的权重矢量纪录被进化搜索过的区域,并相应妄下该区域内最优个体和它的适应度,因此通过Hamming神经网络对进化个体的聚类分析,进化策略具有搜索记忆性,可以充分保证下一代遗传群体中个体遗传基因的丰富性,从而避免早熟现象的发生,这种进化策略还可以避免在被搜索过的区域内的无用搜索,进而加快进化策略的收敛速度 相似文献
267.
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
268.
含连续/离散变量结构优化中的神经网络与变尺度模拟退火方法 总被引:2,自引:0,他引:2
传统的优化方法难于有效地处理含有连续/离散混合变量优化问题,本文介绍了一种改进的变尺度模拟退火方法并与人工神经网络能量函数模型相结合,用于求解含连续/离散设计变量的工程结构优化问题,较好地解决了模拟退火技术用于工程结构优化时选取具有全局性的初始点困难及迭代次数较多的弱点。算例表明,该方法可以使模拟退火算法从局部最优的陷阱中跳出,最后求出整体最优解。 相似文献
269.
270.
提出了一种电能质量动态扰动特征向量的提取方法,分析比较了多种分类器对电能质量动态扰动的分类能力。首先采用小波包分解算法对电能质量信号某一频段内的信息进行精细分解从而提取出特征向量,然后针对该特征向量构造了相应的BP神经网络、学习向量量化(Learning vector quantization,LVQ)神经网络、自组织特征映射(Self-organizing map,SOM)神经网络及支持向量机(Support vector machine,SVM)分类器,并模拟实际电网中的复杂扰动信号提取其特征向量集,对多种分类器的分类能力进行对比。仿真结果表明,在较复杂的电能质量扰动情况中,支持向量机分类器仍能实现对信号的精确分类,对电能质量监测具有很好的应用价值。 相似文献