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81.
组合航天器转动惯量在轨两步辨识标定 总被引:1,自引:0,他引:1
在轨辨识转动惯量参数是主动航天器与非合作空间目标构成组合体后实现高精度姿态控制的重要前提,文章提出了一种两步在轨辨识组合航天器转动惯量参数的方法。第一步以航天器本体坐标系滚动轴转动惯量为基准将转动惯量矩阵归一化,得到特殊的转动惯量比矩阵,建立与其相关的姿态动力学模型,提出了基于扩展卡尔曼滤波的在轨辨识算法,基于星上陀螺角速率测量信息在100s左右辨识出所有转动惯量比参数,克服了由于模型简单导致转动惯量信息辨识不完整的缺点;第二步基于第一步辨识得到的转动惯量比参数,采用最小二乘算法辨识得到滚动轴转动惯量值,计算量小,消耗能量少。最后给出仿真算例,辨识精度基本在1|之内,验证了方法的有效性。 相似文献
82.
为了解决发动机润滑油液磨粒图像监测只适用于微流且易受气泡干扰等问题,设计了一种可适用于相对大流量工作环境的油液磨粒光学图像在线监测系统,区分气泡和磨粒。通过该监测系统,批量采集了一系列磨损颗粒和气泡图片,用于后续图像分类算法的训练与测试。采用了一种基于背景差分和大津法的运动物体提取算法提取出大量磨粒及气泡图像样本,运用基于方向梯度直方图(Histogram of oriented gradients,HOG)进行特征提取和支持向量机(Support vector machine,SVM)分类算法对气泡和磨粒进行识别。实验结果表明,该监测系统能有效采集磨粒及气泡图像并进行自动识别。与基于形态学特征提取算法以及K最近邻(K-nearest neighbor,KNN)等传统分类算法相比,HOG-SVM算法分类精度更高,识别准确率可达83 8%。 相似文献
83.
84.
85.
复杂干扰条件下的红外空中目标识别技术是空战对抗领域的热点研究课题,复杂人工干扰严重遮蔽目标,导致目标特征的连续性与显著性遭到破坏,无法全面描述识别对象的特性,造成空中目标识别准确率下降。针对此问题,提出一种基于图像混合深度特征的空中目标抗干扰识别算法。首先,基于卷积神经网络进行图像深度特征的提取,将深度特征与梯度直方图(Histogram of Gradient, HOG)特征进行有效融合,构建混合深度特征。针对作战场景中的目标与干扰的对抗态势多样性,将支持向量机的二分类模型改进为三分类模型,对目标、干扰以及目标干扰粘连三种状态进行精确分类。实验结果表明:在复杂干扰环境下,基于混合深度特征的空中目标抗干扰识别算法正确率为92.29%,该算法可以有效地解决目标被干扰遮蔽、形成目标干扰粘连状态时的抗干扰识别问题。 相似文献
86.
87.
介绍了利用6个特征参数对7种数字调制方式进行调制方式的自动识别模型算法及仿真结果,表明所提出的自动识别算法能够很好的识别出各种数字调制信号,同时具备算法简单、速度快和准确率高的优点。 相似文献
88.
利用基于椭圆成形方法建立的二次回转曲面加工误差模型,并用最小二乘方法建立了二次回转曲面铣磨误差辨识模型。考虑到各项误差对面形误差影响的相似性,分析了合并、分开辨识相似误差所引入的误差,以此得到处理相似误差的策略。 相似文献
89.
针对离群值环境下的在线学习问题,提出一种鲁棒正则化贯序超限学习机(Robust regularized online sequential extreme learning machine,RR-OSELM)。RR-OSELM以增量学习新样本的方式实现在线学习,并在学习过程中基于样本的先验误差进行逆向加权计算以降低学习模型对于离群值的敏感性;同时RR-OSELM通过融合使用Tikhonov正则化技术进一步增强了其在实际应用中的稳定性。实验结果表明,RR-OSELM具有较同类算法更好的鲁棒性和实用性,对于离群值环境下的在线建模与预测问题是积极有效的。 相似文献
90.
针对在载荷识别计算中经常遇到的累积误差问题,提出了一种在每个时间步长内迭代修正的
载荷识别算法。首先利用拟静态算法得到载荷初值,再使用数值迭代算法对其进行修正计算,仿真结果表明,该修正算法可以有效地减小由于累积误差导致的发散,得到收敛的识别结果。针对上述算法,本文以多输入多输出简支梁为模型,分别分析了区间放大系数、区间分割系数和精确度指标3个计算参数对于识别结果的影响。计算结果显示,参数的选择对算法的效率和精度影响很大,不当的参数甚至可能引起识别结果严重发散,所以选择合适的计算参数对于数值修正算法十分重要。 相似文献