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1.
ARIMA is seldom used in supply chains in practice. There are several reasons, not the least of which is the small sample size of available data, which restricts the usage of the model. Keeping in mind this restriction, we discuss in this paper a state-space ARIMA model with a single source of error and show how it can be efficiently used in the supply-chain context, especially in cases when only two seasonal cycles of data are available. We propose a new order selection algorithm for the model and compare its performance with the conventional ARIMA on real data. We show that the proposed model performs well in terms of both accuracy and computational time in comparison with other ARIMA implementations, which makes it efficient in the supply-chain context. 相似文献
2.
Yoshihiro Yajima 《时间序列分析杂志》1985,6(3):187-201
Abstract. We shall investigate the asymptotic behaviour of the sample autocorrelations and partial autocorrelations of a multiplicative ARIMA process and derive their limiting distributions. Some simulations are presented to illustrate the results obtained. 相似文献
3.
4.
It is necessary to determine the accurate reflectance of painted surfaces for the review of paint finishes by computer graphics (CG) before actual painting of the exterior color of automobiles, and for quality control during production and inspection processes. We have optimized a method for measuring reflectance by using a statistical technique. We have found that the reflectance of a painted surface is best measured at an incident angle of 60° and at five aspecular angles of 10°, 18°, 28°, 40°, and 90°. Our method makes it possible to accurately reproduce reflection characteristics of paint finishes containing special flake pigments, such as pearl mica. Also it was proved that our method can apply not only to solid and metallic coatings but to all painted surfaces. © 2005 Wiley Periodicals, Inc. Col Res Appl, 30, 275–282, 2005; Published online in Wiley InterScience (www.interscience.wiley.com). DOI 10.1002/col.20125 相似文献
5.
This paper derives the admissible decompositions for a time series dynamic linear model, assuming only that the model is observable. The decompositions depend on factorizations of the characteristic polynomial of the state evolution matrix G into relatively prime factors. This generalizes the method of West (1997 ) which considers one decomposition in the particular case where G is diagonalizable. Conditions are derived for a decomposition to be independent. These results show that no autoregressive process of order d has an independent decomposition for any integer d . Two illustrations of this procedure are discussed in detail. 相似文献
6.
7.
针对混凝土坝位移监测数据的时频非线性特征严重影响到数值模型预报精度的难题,通过小波技术解析原型数据中多重交叉环境驱动的效应实况,有机结合非线性自回归模型(Nonlinear Autoregressive Model with Exogenous Input, NARX)和差分整合移动平均自回归模型(Autoregressive Integrated Moving Average Model, ARIMA),建立了多尺度组合机制下的自回归模型体系,解决了内蕴复杂混沌特性的监测序列的信息挖掘难点。工程实例分析表明,所建模型的拟合精度及预测能力均得以提升,相比于传统模型具有较好的抗噪性和鲁棒性。此外,所建立的计算模型经一定的优化和拓展,亦可推广应用于其它水工建筑物的效应预报分析。 相似文献
8.
在卫星观测中,经常由于各种原因导致短时间内无法提取目标卫星数据,使控制系统无法继续对其保持高精度跟踪和控制。文章主要研究ARIMA模型在卫星遥测数据短期预测中的应用。使用Matlab软件进行ARIMA模型参数计算,再使用SPSS软件执行数据预测,并进行残差分析,通过实例验证,短时期内的预测数据精度较高。 相似文献
9.
研究传染病预测问题,由于受到外界因素和人体内部因素共同影响,具有不规则变动和非线性动态特点。传染病发生具有季节性、周期性和非规则等变化特点,单一模型只能预测中部分变化特点,预测误差比较大。为降低传染病预测误差,提出一种组合模型的传染病预测方法。首先分别采用ARIMA和LSSVM模型对传染病发生趋势进行预测,然后将两者预测结果输入到LSSVM重新进行学习,最后得到组合模型的预测结果。采用组合模型对某市乙肝发病率进行仿真。结果表明,组合模型降低了乙肝发病率的预测误差,预测结果更加可靠,为传染病预测工作提供新的技术手段。 相似文献
10.
时序分析方法在金融数据挖掘中扮演着越来越重要的角色,然而,历史数据的不完整、不确切性制约着传统金融时间序列预测方法的准确性。创新地定义ARIMA模型的相似性和模,并融合模糊时间序列方法,提出新的基于ARIMA的模糊时间序列预测模型。该模型能够高效处理不完整的、含糊的历史数据,并对未来走势进行有效预测。一方面, ARIMA模型的简约灵活性使得对高维金融时间序列的特征提取大为简化;另一方面,由于结合模糊逻辑的理论,该方法能够有效发现历史数据中的相似模式。以人民币兑美元汇率为例,通过对预测结果的分析,验证了的新模型的有效性。 相似文献