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1.
2.
非线性时滞系统自适应模糊动态面控制 总被引:1,自引:1,他引:0
针对含完全未知时滞的不确定非线性系统的控制问题,提出了一种自适应模糊动态面控制方案.首先采用模糊逻辑系统逼近系统的未知时滞函数,进而用参考信号代换逼近器输入中的未知时滞信号,取消了对未知时滞常作的假设,摆脱了控制器构造对时滞假设条件的依赖性.模糊逼近和时滞代换产生的误差则采用自适应边界技术处理.基于Lyapunov-Krasovskii泛函,证明了闭环系统所有信号半全局一致最终有界,通过调节设计参数可以实现任意的跟踪精度.仿真实例进一步说明了该方案的可行性. 相似文献
3.
针对一类含有未知函数的非线性时滞系统,提出了一种自适应模糊跟踪控制器的设计方案。在自适应反向递推设计方法的基础上,采用模糊逻辑系统在线辨识非线性未知函数,采用自适应边界技术估计辨识误差上界。Domination方法和构造合适的Lyapunov-Krasovskii泛函相结合抵消了非线性时滞项对系统的影响。证明了闭环系统为半全局一致最终有界,通过调节设计参数可以实现任意的跟踪精度。实例仿真说明了方案的可行性。 相似文献
4.
目前特征选择方法中常用的特征相关性测度可有效评估两个特征之间的相关性,但却将特征孤立看待,没有考虑其它特征对它们相关性的影响。文中在整体考虑特征之间关系的前提下,提出用稀疏表示系数评估特征的相关性,它与现有特征相关性测度的不同之处在于可揭示特征在其它所有特征影响下与目标的相关性,反映特征间的相互影响。为验证稀疏表示系数评估特征相关性的有效性,在典型的高维小样本数据上,比较了Relief F方法及分别以稀疏表示系数、对称不确定性和皮尔森相关系数为相关性测度的特征选择方法选择的特征集的分类能力。实验结果表明文中方法选择的特征集的分类能力高且较稳定。 相似文献
5.
6.
分类器的稳健性能是分类器的重要性质之一。支撑向量机SVM和稳健感知器得到的都是最优分类面,都具有很强的稳健性能。SVM构造的是到所有支撑向量(距分类面最近的样本)等距离的最优分类面,SVM算法需要求解一个二次型寻优问题;而稳健感知器构造的是到所有基(各模式类的边界样本)距离都较远的最优分类面,稳健感知器需要求解一系列的线性规划。文章在二者的基础上提出了适用于线性可分问题的支撑向量稳健感知器及其几何训练算法.它将问题转化成了一系列的线性方程组,它将比SVM的二次型寻优具有更快的速度。实验仿真表明了该算法的高效性。 相似文献
7.
前向神经网络的分类能力的实验研究 总被引:1,自引:0,他引:1
目前人们对各类神经元所构成的神经网络的分类能力没有准确地把握,完全从理论上推导网络的分类能力具有太大的难度。本文从实验仿真的角度来研究BP网络的分类能力,为进一步从理论上探讨网络的分类能力打下了基础,也对网络在实际中的应用提供了一些经验性的指导。 相似文献
8.
严重椒盐噪声污染图像的非线性滤波算法 总被引:19,自引:2,他引:17
针对灰度图像的椒盐噪声滤波问题,提出一种保细节的非线性滤波算法。利用局部统计信息,首先将图像像素点粗分为信号点、可能的正噪声点和可能的负噪声点3类,建立噪声标矩阵;然后再根据噪声标记矩阵的局部统计信息,将可能的噪声点细分为信号点、噪声点和不确定点3种类别,并分别采用不同的方法进行滤波,以保留更多的图像细节。结果表明,本文算法在去噪能力、自适应性以及保留细节等方面都明显比其它4种算法强,尤其是对于噪声高度污染图像的情况。 相似文献
9.
10.
稳健二进神经网络的几何训练 总被引:1,自引:0,他引:1
在二进神经网络的规划划分训练方法基础上,针对稳键二进神经网络稳健神经元的特点,讨论了稳健分类超平面的几何构造方法,并提出了相应的训练算法,包括隐层神经元的几何训练和输出神经无的进化训练。实验表明,该算法对复杂Boole函数的稳健二进神经网络的实现是有效且可行的。 相似文献