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1.
针对现有滚动轴承故障诊断方法过度依赖于有监督学习算法的问题,提出一种基于堆栈稀疏自编码和支持向量机(SSAE-SVM)的滚动轴承故障诊断方法。利用堆栈稀疏自编码(SSAE)的频域深层特征学习能力,对轴承故障特征进行快速傅里叶变换和批归一化处理,再输入到SSAE网络。所构建的SSAE网络通过贪婪算法逐层训练,使用梯度下降法反向微调,基于无监督式深层学习输出深层特征向量。利用构造简单、泛化性能好、分类速度较快的支持向量机(SVM)分类器,基于深层特征向量进行故障识别,实现滚动轴承故障类型的准确分类。利用美国凯斯西储大学滚动轴承数据集进行对比验证。验证结果显示,相较于对比模型,SSAE-SVM滚动轴承故障诊断模型具有更高的准确率和更快的收敛速度。应用无监督学习建立轴承故障诊断模型将成为轴承故障诊断的重要发展方向之一。  相似文献   
2.
Air pollution is one of the major concerns considering detriments to human health. This type of pollution leads to several health problems for humans, such as asthma, heart issues, skin diseases, bronchitis, lung cancer, and throat and eye infections. Air pollution also poses serious issues to the planet. Pollution from the vehicle industry is the cause of greenhouse effect and CO2 emissions. Thus, real-time monitoring of air pollution in these areas will help local authorities to analyze the current situation of the city and take necessary actions. The monitoring process has become efficient and dynamic with the advancement of the Internet of things and wireless sensor networks. Localization is the main issue in WSNs; if the sensor node location is unknown, then coverage and power and routing are not optimal. This study concentrates on localization-based air pollution prediction systems for real-time monitoring of smart cities. These systems comprise two phases considering the prediction as heavy or light traffic area using the Gaussian support vector machine algorithm based on the air pollutants, such as PM2.5 particulate matter, PM10, nitrogen dioxide (NO2), carbon monoxide (CO), ozone (O3), and sulfur dioxide (SO2). The sensor nodes are localized on the basis of the predicted area using the meta-heuristic algorithms called fast correlation-based elephant herding optimization. The dataset is divided into training and testing parts based on 10 cross-validations. The evaluation on predicting the air pollutant for localization is performed with the training dataset. Mean error prediction in localizing nodes is 9.83 which is lesser than existing solutions and accuracy is 95%.  相似文献   
3.
With the development of human–computer interaction technology, brain–computer interface (BCI) has been widely used in medical, entertainment, military, and other fields. Imagined speech is the latest paradigm of BCI and represents the mental process of imagining a word without making a sound or making clear facial movements. Imagined speech allows patients with physical disabilities to communicate with the outside world and use smart devices through imagination. Imagined speech can meet the needs of more complex manipulative tasks considering its more intuitive features. This study proposes a classification method of imagined speech Electroencephalogram (EEG) signals with discrete wavelet transform (DWT) and support vector machine (SVM). An open dataset that consists of 15 subjects imagining speaking six different words, namely, up, down, left, right, backward, and forward, is used. The objective is to improve the classification accuracy of imagined speech BCI system. The features of EEG signals are first extracted by DWT, and the imagined words are classified by SVM with the above features. Experimental results show that the proposed method achieves an average accuracy of 61.69%, which is better than those of existing methods for classifying imagined speech tasks.  相似文献   
4.
为了发挥微网电力市场的活力,实现清洁能源的优化配置,提高微电网消纳率,在融合半监督K-means聚类分析方法和支持向量机2种机器学习算法的基础上,提出了微电网源荷协调优化调度方法。首先利用改进的K-means聚类算法对源荷历史数据进行预处理。其次运用SVM对聚类后的微电网源荷数据进行预测,在预测结果中选取典型场景,以典型场景为代表准确得出风电出力的概率分布。然后建立了微电网总运行成本优化模型,通过用户需求响应引导用户响应风电出力,增加模型源荷双方的协调互动性,提高风电与用电负荷的匹配程度。最后,通过仿真验证表明文章算法缩小预测值和实际值之间的误差,提高微电网系统实时预测精度,增加微电网经济收益。  相似文献   
5.
水分在活立木的生长代谢过程中起着至关重要的作用,实时准确的含水率测量对于立木培育及林木经营具有关键指导意义。以无损检测活立木树干含水率为主要目标,设计并实现了一套基于无线声发射传感器网络(WASN)的木材含水率诊断系统。首先WASN节点高速采样树干表皮的声发射信号,接着计算其特征参数并无线传输至网关,然后采用最大相关最小冗余(mRMR)判据从中筛选出最优特征组合,并经由麻雀算法优化的支持向量机(SSA-SVM)建立含水率辨识模型,最后即可进行在线实时的长期监测诊断。分别在水杉、杨树、松树和山毛榉四类树种上进行了实测,结果表明,诊断准确率最低为95.5%,所设计WASN完全具备长期部署观测树木蒸腾作用的功能。  相似文献   
6.
微表情识别的难点是情绪持续时间短,面部动作变化微小。为此,提出一种基于相邻双交叉局部二值模式(ADCP-TOP)的微表情识别方法,针对微表情特点将邻域像素之间关系引入,使得对细节信息提取更丰富,捕捉微小变化能力增强。通过对奇偶位置的采样点分开编码,将结构信息量化,在保证信息量增加的同时使维度减小,并增强鲁棒性。此外,通过面部动作单元划分细粒度感兴趣区域(FROI)提取ADCP-TOP特征,以进一步增强对细节信息提取能力。最后,在SMIC和CASME2数据库中的实验表明,提出的识别方法取得更高识别率。  相似文献   
7.
针对当前卷积神经网络(CNN)利用端层特征进行面部表情识别存在模型结构繁琐、训练参数过多、识别不够理想的问题,提出一种基于改进CNN与支持向量机(SVM)相结合的优化算法。首先,利用连续卷积的思想设计网络模型,以获取更多非线性激活;然后,采用自适应全局平均池化(GAP)层取代传统CNN中的全连接层,以减少网络参数量;最后,用SVM分类器代替传统Softmax函数实现表情识别,以提高模型泛化能力。实验结果表明,所提算法在Fer2013和CK+数据集上分别取得了73.4%和98.06%的识别准确率,与传统LeNet-5算法相比,在Fer2013数据集上提升了2.2个百分点,且该网络模型结构简单、参数量较少,具有良好的鲁棒性。  相似文献   
8.
杨磊  赵红东  于快快 《计算机应用》2022,42(6):1869-1875
针对语音情感数据集规模小且数据维度高的特点,为解决传统循环神经网络(RNN)长程依赖消失和卷积神经网络(CNN)关注局部信息导致输入序列内部各帧之间潜在关系没有被充分挖掘的问题,提出一个基于多头注意力(MHA)和支持向量机(SVM)的神经网络MHA-SVM用于语音情感识别(SER)。首先将原始音频数据输入MHA网络来训练MHA的参数并得到MHA的分类结果;然后将原始音频数据再次输入到预训练好的MHA中用于提取特征;最后通过全连接层后使用SVM对得到的特征进行分类获得MHA-SVM的分类结果。充分评估MHA模块中头数和层数对实验结果的影响后,发现MHA-SVM在IEMOCAP数据集上的识别准确率最高达到69.6%。实验结果表明同基于RNN和CNN的模型相比,基于MHA机制的端到端模型更适合处理SER任务。  相似文献   
9.
针对新浪微博评论信息准确分类问题, 本文基于遗传算法(genetic algorithm, GA)、粒子群算法(particle swarm optimization, PSO)和支持向量机(support vector machine, SVM)算法, 提出一种改进GA-IPSO-BSVM (genetic algorithm-improved particle swarm optimization-balanced support vector machine)的分类模型, 以实现提升新浪微博评论信息分类的准确性和收敛性. 首先, 为了有效提升算法的收敛速度, 并高效节省计算资源, 该模型在迭代前期引入GA的淘汰机制, 删除大量低速粒子. 其次, 在迭代中期, 为了避免算法陷入局部最优解, 改进PSO中粒子关系的拓扑结构, 采用K均值聚类(K-means)算法对粒子群进行聚类分区, 将各粒子群体在所属社区中进行粒子群迭代, 选出各个区域中优秀粒子. 再次, 在迭代后期, 将所有区域优秀粒子组合成优秀粒子群体, 并将该群体进行迭代, 得出全局最优解. 从次, 结合GA和IPSO对BSVM进行超参数优化, 提升分类准确率. 最后, 利用所提出的GA-IPSO-BSVM模型对于新浪微博评论信息进行分类预测验证. 经实验结果表明, 该分类模型应用于新浪微博信息分类的准确度优于其他基准模型.  相似文献   
10.
阐述如何利用多手段获取的战场多源目标态势数据生成战场态势一张图,进一步提高海上方向的监控能力。针对多源目标态势数据存在的时空误差、属性模糊等问题,提出一种运用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)分类的多源态势数据关联方法。运用机器训练学习方式,获取不同误差下的多源态势关联,识别非线性特征参数,构建多源态势数据关联算法模型,有效形成目标批号和时空位置的唯一性。通过模拟真实数据进行验证,结果表明该算法实现效果较好,在多源态势融合方面具有较好的实用价值。  相似文献   
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