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基于遗传算法的参数优化在多移动机器人系统中的应用 总被引:1,自引:1,他引:1
1 引言在机器人研究中 ,基于行为的方法是构造工作于动态开放式环境下的机器人的一类方法 ,其中 Schema- based反应式控制结构对于自治移动机器人是一种有效的控制结构[1 ,2 ] .但在此结构的多机器人系统中 ,通过配置各个机器人的行为控制参数来实现机器人之间的协作是一个很困难的问题 .而遗传算法 (GA,Genetic Algorithm)在复杂的解空间中是一种很有效的搜索算法 [3] .所以 ,本文提出了一种改进的遗传算法对多机器人系统进行参数优化配置以实现机器人之间的协作 .此种改进算法的特点在于在适应度函数结构中引入了死区的概念 .这种方法… 相似文献
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基于优化策略的混合定位算法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对无线传感器网络(Wireless sensor network, WSN)的应用需求提出一种基于优化策略的混合节点定位算法. 选择1-hop节点最多的点作为初始点, 利用多维标度(Multi-dimensional scaling, MDS)方法计算初始节点及其1-hop节点的相对坐标, 并将这些节点的坐标发送给周围未定位节点; 未定位的节点根据接收到的坐标与节点间的距离, 利用极大似然法估算自身的坐标; 最后通过坐标变换计算所有节点的绝对坐标. 在此基础上, 进一步提出将本文节点定位算法与集中式和分布式优化策略相结合来优化网络节点的估计坐标, 以提高节点定位精度. 仿真结果表明本文提出的算法是有效的, 能够较好地完成无线传感器网络节点的定位. 相似文献
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针对Stewart主动隔振平台,提出一种基于径向基函数(RBF)神经网络的多输入多输出自适应隔振控制方法.考虑外界振动对Stewart主动隔振平台动态特性的影响,建立了隔振平台在工作空间中的动力学模型.推导出RBF神经网络的权值矩阵、高斯基函数中心和宽度的在线自适应调节律,以使神经网络快速逼近系统的非线性动态函数.应用Lyapunov稳定性理论,证明了在扰动力和神经网络逼近误差有界的条件下,闭环控制系统滤波误差和RBF神经网络各调节参数估计误差的一致最终有界.仿真结果表明,该控制方法能有效地抑制不同方向的低频有界振动.
相似文献39.
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具有执行器完整性的容错控制器设计 总被引:6,自引:2,他引:4
利用Lyapunov方程和广义逆理论,提出一种多变量控制系统设计方法。所设计的状态反馈控制器使得闭环系统的极点配置在一指定的圆形区域内,并且系统具有良好的动态特性,在执行器失效时仍能稳定,具有完整性,进而把结果广到传感器失效的情形。设计实例验证了该方法的有效性。 相似文献