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动态模糊神经网络在大坝变形预报中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
针对静态模糊神经网络的局限性,提出了在线动态建模的模糊神经网络方法.当新增样本进入训练集之后,根据新样本对模型的贡献大小,在已有模型的基础上进行动态修正,这样可以减少建模的计算时间.新方法实现了增加样本而矩阵阶数不增加,避免了矩阵求逆运算,理论上可以提高计算效率.实例表明动态模糊神经网络方法是可行的,可实现持久预报,具有较强的适应能力和较高的预报精度,可应用于在线实时变形预报及相关领域. 相似文献
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介绍了一种适用于模式识别的新型神经网络模型--局部有监督特征映射(Reglonal Supervised Feature Mapping,RSFM)网络,描述了该网络的拓扑结构和学习算法,研究了网络的基本性能,最后将其应用到了信号滤波中.理论研究和仿真实验表明,该网络结构简单、算法简洁,收敛速度快、识别精度高,适用于需要大样本训练、随机干扰严重的复杂模式的分类与识别. 相似文献
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Nourh ne Boudhrioua Bertrand Broyart Catherine Bonazzi Jean-Dominique Daudin 《Drying Technology》2005,23(12):2313-2335
A method is presented for computing the values of apparent diffusivity in solids with respect to the concentration of the diffusing substance (water or sodium chloride). This method does not require any assumption upon the mathematical relationship between diffusivity and concentration. It can be applied to experimental measurements of local concentration versus position within the solid (profiles) with relatively few measurements (circa 10) and a mathematical smoothing of the experimental data by using an artificial neural network model. The method was first validated on simulated data obtained by using a constant diffusivity value and on experimental profiles when the relation between diffusivity and concentration was given. It was then applied to original experimental moisture profiles obtained by putting gelatin gels with different initial moisture contents into contact for up to 14 days. The method was also successfully applied to five sets of experimental moisture and sodium chloride profiles taken from the literature and obtained from different food products. Apparent diffusivities calculated by our method were found in agreement with those obtained by authors using different numerical methods to compute the diffusivity values. 相似文献
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C Riverol V Napolitano 《Journal of chemical technology and biotechnology (Oxford, Oxfordshire : 1986)》2005,80(5):594-600
Pasteurization is an important, if not the most important, process step in the packaging of milk. It is subject to alterations stemming from the variation in the temperature, pH and raw milk quality. The variability may manifest itself in changes in the formation of the deposit (fouling) in the pasteurization unit, such that there is a need for tools, both instrumentation and computational, to help in monitoring the process and keeping it on the desired course. In this paper we describe a practical procedure based on artificial neural networks (ANN) that allows prediction of the deposit thickness, the overall heat transfer coefficient and the critical time (the time that the unit has to be stopped for cleaning) for reducing the impact of fouling on such processes. The procedure determines when the cleaning operation is required once the system is under critical conditions of operations. A combination of fundamental studies and plant measurements were used for study of the operating conditions and thus evaluation of the trades‐offs between operating conditions and longer operating life span. The results are encouraging, enough to validate current operating industrial techniques. Copyright © 2005 Society of Chemical Industry 相似文献
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多属性神经网络地震反演在NB油田水平井钻探中的应用 总被引:2,自引:0,他引:2
NB油田位于渤海海域,为新近系河流相稠油油田,储层横向分布不稳定,砂体厚度薄、连通性较差,油水关系复杂,开发设计部署了大量水平井。选择神经网络反演方法,建立地震属性与储层参数的非线性关系,进而根据其关系反演得到储层参数数据体,利用该数据体沿层切片提取储层预测信息,研究储层发育规律,指导该油田水平井的部署和钻探,取得了较好的效果,降低了钻探风险。用神经网络地震反演方法进行储层预测研究,指导水平井钻探,在渤海海域尚属首次。 相似文献
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为了对钻井过程中的井壁失稳问题进行有效控制,根据地震和测井信息的分形性质以及它们之间的密切联系,提出了综合利用地震记录的分形属性预测测井曲线并进而在钻前预测安全钻井液密度范围的模型。首先从井旁地震记录中提取出能全面反映地震非线性特征的分形属性,运用能充分利用样本信息的CUSI神经网络,建立已钻井段地震分形属性与测井数据之间的非线性映射模型,通过该模型预测未钻地层的声波和密度测井曲线。在此基础上运用井壁稳定分析模型,计算地层的孔隙压力、坍塌压力和破裂压力,从而在钻前预测安全钻井液密度范围。该方法在西部某油田的应用表明,用地震记录的分形属性钻前预测安全钻井液密度范围的方法具有良好的预测效果。该方法预测精度较高,操作简单易行。 相似文献
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