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1.
由于人类语言的复杂性,文本情感分类算法大多都存在因为冗余而造成的词汇量过大的问题。深度信念网络(DBN)通过学习输入语料中的有用信息以及它的几个隐藏层来解决这个问题。然而对于大型应用程序来说,DBN是一个耗时且计算代价昂贵的算法。针对这个问题,提出了一种半监督的情感分类算法,即基于特征选择和深度信念网络的文本情感分类算法(FSDBN)。首先使用特征选择方法(文档频率(DF)、信息增益(IG)、卡方统计(CHI)、互信息(MI))过滤掉一些不相关的特征从而使词汇表的复杂性降低;然后将特征选择的结果输入到DBN中,使得DBN的学习阶段更加高效。将所提算法应用到中文以及维吾尔语中,实验结果表明在酒店评论数据集上,FSDBN在准确率方面比DBN提高了1.6%,在训练时间上比DBN缩短一半。  相似文献   
2.
Pre-mRNA splicing plays an important role in muscle function and diseases. The RNA binding motif 20 (RBM20) is a splicing factor that is predominantly expressed in muscle tissues and primarily regulates pre-mRNA splicing of Ttn, encoding a giant muscle protein titin that is responsible for muscle function and diseases. RBM20-mediated Ttn splicing has been mostly studied in heart muscle, but not in skeletal muscle. In this study, we investigated splicing specificity in different muscle types in Rbm20 knockout rats and hormonal effects on RBM20-mediated splicing both in cellulo and in vivo studies. The results revealed that RBM20 is differentially expressed across muscles and RBM20-mediated splicing is muscle-type specific. In the presence of RBM20, Ttn splicing responds to hormones in a muscle-type dependent manner, while in the absence of RBM20, Ttn splicing is not affected by hormones. In differentiated and undifferentiated C2C12 cells, RBM20-mediated splicing in response to hormonal effects is mainly through genomic signaling pathway. The knowledge gained from this study may help further understand muscle-specific gene splicing in response to hormone stimuli in different muscle types.  相似文献   
3.
蒋文坚 《微电机》2021,(9):85-89
针对BP神经网络自身存在的学习速率固定、记忆不稳定等缺点,设计了一种基于DBN网络PID的永磁同步电机控制器,通过Matlab/Simulink对基于BP神经网络PID控制器的电机调速策略和基于DBN网络PID控制器的电机调速策略进行建模仿真分析,探讨两者对于PMSM调速策略中控制鲁棒性和稳定性的优劣。仿真结果表明,基于DBN网络PID的永磁同步电机调速控制策略训练效果更佳,具有更好的稳定性和鲁棒性。  相似文献   
4.
随着深度学习在模型、算法与理论上的突破性进展,以玻尔兹曼机为基础的各类深度模型近年来在目标识别与自然语言处理等诸多领域得到广泛应用。概述了玻尔兹曼机的相关概念,分析了受限玻尔兹曼机模型所具有的优势。对RBM中的学习方法进行了详细的描述,对应用最为广泛的受限玻尔兹曼机的几种典型学习算法进行了对比,并指出学习算法的研究在未来仍将是深度学习中的一项核心问题。  相似文献   
5.
为了研究GRNN和BPNN非线性函数的逼近能力,从数学角度详细阐述了GRNN和基于LM优化算法改进的BPNN的学习过程,编程建立了GRNN和BPNN,并分别用两种神经网络对指定的非线性函数进行逼近实验。仿真结果表明,在训练样本数量相等且中小规模网络的条件下,相对于BPNN而言,GRNN的逼近精度更高、收敛速度更快,具有很好的逼近能力,为解决非线性函数的逼近问题提供了良好的解决手段。  相似文献   
6.
为提高短期风电功率预测精度,提出一种基于IAFSA-BPNN的短期风电功率预测方法。该方法通过改进的人工鱼群算法来优化BP神经网络的权值和阈值,从而提高BP神经网络的收敛速度和泛化能力。利用2014年上海某风场实测数据对新算法进行检验。试验结果表明,改进的人工鱼群算法一定程度上克服了原算法后期搜索的盲目性较大,收敛速度减慢,搜索精度变低的缺陷。IAFSA-BPNN混合算法在预测的稳定性和精度、收敛速度等方面优于BPNN、AFSA-BPNN算法。IAFSA-BPNN算法不仅能提高短期风电功率预测的精度,而且改善了预测结果稳定性。  相似文献   
7.
云计算环境要求入侵检测系统(IDS)极其快速和准确,用于云计算的智能型IDS——反向传播神经元网络(BPNN)经常出现“泛化问题”,即BPNN无解或总误差函数不能收敛于全局最小值。泛化问题降低了BPNN的识别速度和正确率。为了解决该问题,提出两种解决方法。第一种是剔除相关性大的那些特征,保留相关性较小或互相独立的重要特征,以便减少特征数量。第二种是综合利用遗传算法(GA)和最速下降法(梯度法)的优点,降低BPNN的泛化性。用GA求出BPNN全局最优解的近似值,把该近似值作为最速下降法的初始值,进行迭代,最终求得BPNN全局最优解的精确值。仿真实验表明给出的方法是有效的且能够解决BPNN的“泛化问题”,同时能够提高BPNN识别入侵者的速度和正确率。  相似文献   
8.
为克服传统BP神经网络(BP Neural Network,BPNN)在销售预测中,预测精度低、收敛速度慢的缺点.提出了一种基于改进免疫遗传算法(Improved Immune Genetic Algorithm,IIGA)优化BP神经网络的销售预测模型.改进的免疫遗传算法提出了新的种群初始化方式、抗体浓度的调节机制及自适应交叉算子、变异算子的设计方法,有效的提高了IIGA的收敛能力和寻优能力.并用IIGA优化BPNN的初始权值和阈值,改善网络参数的随机性导致BPNN输出不稳定和易陷入局部极值的缺点.以某钢铁企业的历史销售数据为例进行实证研究,利用Matlab分别构建BP、IGA-BP和IIGA-BP神经网络预测模型进行仿真对比分析.实验证明,IIGA-BP神经网络预测模型较BP神经网络预测模型预测精度提高了23.82%,较IGA-BP神经网络预测模型预测精度提高了22.02%.IIGA-BP神经网络模型对钢材销售预测的泛化性能更好,预测效果更稳定误差基本保持在[0.25,0.25]之间,预测精度大幅度提高,为企业销售预测提供了一种较为有效的方法.  相似文献   
9.
Iron ore sintering is one of the most energy-consuming processes in steelmaking. Since its main source of energy is the combustion of carbon, it is important to improve the carbon efficiency to save energy and to reduce undesired emissions. A modeling and optimization method based on the characteristics of the sintering process has been developed to do that. It features multiple operating modes and employs the comprehensive carbon ratio (CCR) as a measure of carbon efficiency. The method has two parts. The first part is the modeling of multiple operating modes of the sintering process. K-means clustering is used to identify the operating modes; and for each mode, a predictive model is built that contains two submodels, one for predicting the state parameters and one for predicting the CCR. The submodels are built using back-propagation neural networks (BPNNs). An analysis of material and energy flow, and correlation analyses of process data and the CCR, are used to determine the most appropriate inputs for the submodels. The second part of the method is optimization based on a determination of the optimal operating mode. The problem of how to reduce the CCR is formulated as a two-step optimization problem, and particle swarm optimization is used to solve it. Finally, verification of the modeling and optimization method based on actual process data shows that it improves the carbon efficiency of iron ore sintering.  相似文献   
10.
Since the physical modeling method for the desiccant wheel system (DWS) is complex and costly for calculations, the modeling method based on neural network (NN) gains attention for its simplicity and effectiveness. The previous NN models of DWS are mostly based on backpropagation (BP) NN and adopt the gradient searching method to obtain the weights and thresholds. However, the gradient searching method results in “overfitting” easily. In this paper, a novel neural network training algorithm, trainmpga, is proposed. The algorithm searches the optimal weights and thresholds of NN by making use of the multiple population genetic algorithm, thereby conquering the “overfitting” of the gradient searching method and the “prematurity” of the genetic algorithm. Meanwhile, related configurations of NN, such as parameters and framework, are studied. Finally, the proposed modeling method trainmpga proves to have high training and prediction accuracy in comparison to the training algorithms in the MatLab toolbox and has good application prospects.  相似文献   
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