全文获取类型
收费全文 | 1212篇 |
免费 | 168篇 |
国内免费 | 144篇 |
专业分类
航空 | 678篇 |
航天技术 | 210篇 |
综合类 | 154篇 |
航天 | 482篇 |
出版年
2024年 | 18篇 |
2023年 | 60篇 |
2022年 | 67篇 |
2021年 | 73篇 |
2020年 | 72篇 |
2019年 | 56篇 |
2018年 | 26篇 |
2017年 | 38篇 |
2016年 | 48篇 |
2015年 | 44篇 |
2014年 | 57篇 |
2013年 | 53篇 |
2012年 | 74篇 |
2011年 | 62篇 |
2010年 | 60篇 |
2009年 | 73篇 |
2008年 | 71篇 |
2007年 | 57篇 |
2006年 | 60篇 |
2005年 | 62篇 |
2004年 | 62篇 |
2003年 | 38篇 |
2002年 | 33篇 |
2001年 | 35篇 |
2000年 | 31篇 |
1999年 | 24篇 |
1998年 | 32篇 |
1997年 | 19篇 |
1996年 | 22篇 |
1995年 | 14篇 |
1994年 | 14篇 |
1993年 | 11篇 |
1992年 | 20篇 |
1991年 | 7篇 |
1990年 | 9篇 |
1989年 | 10篇 |
1988年 | 8篇 |
1987年 | 4篇 |
排序方式: 共有1524条查询结果,搜索用时 15 毫秒
81.
82.
阐述了无限射频识别技术的基本概念、国内外相应的标准化组织及标准化动态、ISO/IEC的标准体系和相关标准的主要内容,反映了无限射频识别技术的发展趋势. 相似文献
83.
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
84.
核线性判别准则(KLDA)是一种非线性特征提取准则。利用KLDA提取MSTAR SAR图像特征,既达到较理想的识别概率,又可克服SAR图像对方位的敏感性。但此时训练样本最多,KLDA的计算代价高。为了解决这一问题,提出一种快速特征向量选择法(FFVS)。FFVS把类别和方位相似的SAR图像分成若干组,然后快速选择各组中部分图像组成一个集合且其到高维特征空间的映射作为一组基。利用该组基的线性组合表示任一样本和投影算子,降低了KLDA中核矩阵的阶数,达到降低计算代价的目的。实验结果表明,FFVS与KLDA组合能达到理想的识别结果。 相似文献
85.
Flight Flutter Modal Parameters Identification with Atmospheric Turbulence Excitation Based on Wavelet Transformation 总被引:2,自引:0,他引:2
Zhang Bo Shi Zhongke Li Jianjun 《中国航空学报》2007,20(5):394-401
针对基于大气紊流激励的飞机颤振试验数据具有信噪比低以及测量数据以加速度响应形式给出等特点,将小波变换与随机减量法相结合对飞机颤振模态参数进行识别,首先利用随机减量法获得结构在非零初始加速度条件下的自由衰减响应,然后对该自由衰减响应进行Morlet连续小波变换,为使变换简单,本文采用了Parseval定理和留数定理,利用Morlet的带通滤波特性,通过搜索小波变换系数在不同的尺度区域内的极大值,再根据小波变换系数的极大值、相角与固有振动频率及阻尼系数间的关系,即可识别出各模态参数。并对利用小波变换识别颤振模态参数时,实现模态解耦应满足的条件进行了分析研究。通过仿真和飞机颤振试验数据分析,验证了该识别方法不仅简单、有效和可行,而且具有较强的抗噪性。 相似文献
86.
研究了宽带高分辨雷达目标识别中的特征压缩问题.首先提取目标一维距离像双谱特征,然后应用主元分析法(PCA)降低目标特征维数,最后利用支持向量机对3类实测目标数据进行识别.实验结果表明,对雷达目标识别来讲,PCA是一种可行的特征压缩方法. 相似文献
87.
88.
89.
为识别强电磁脉冲环境下柴油发动机系统的薄弱环节,提出了一种加权故障树和分层贝叶斯网络相结合的柴油发动机系统薄弱环节识别方法。该方法综合考虑同层单元失效的相关性,加权故障树的局部应用解决了部分条件转移概率表不易获取问题。运用贝叶斯网络双向推理功能,首先,通过柴油发动机辐照试验和电磁仿真软件获得的各部件敏感度阈值及电磁应力数据,计算出强电磁脉冲下部件级到系统级的先验失效概率;然后,依据贝叶斯概率公式计算在发动机失效条件下各部件故障的后验概率,并排序以识别其薄弱环节,为电磁防护方案的设计提供参考和建议。以宽带高功率微波(WBHPM)辐照为例,说明了柴油发动机系统分层贝叶斯网络故障模型参数获取与概率计算过程。结果表明:执行器和凸轮轴位置传感器、曲轴位置传感器既为柴油发动机系统的重要部件,也为较薄弱环节,是需要重点防护的对象。 相似文献
90.