全文获取类型
收费全文 | 7039篇 |
免费 | 283篇 |
专业分类
公路运输 | 2293篇 |
综合类 | 1962篇 |
水路运输 | 1845篇 |
铁路运输 | 1055篇 |
综合运输 | 167篇 |
出版年
2024年 | 73篇 |
2023年 | 244篇 |
2022年 | 250篇 |
2021年 | 298篇 |
2020年 | 189篇 |
2019年 | 189篇 |
2018年 | 77篇 |
2017年 | 131篇 |
2016年 | 145篇 |
2015年 | 168篇 |
2014年 | 266篇 |
2013年 | 251篇 |
2012年 | 308篇 |
2011年 | 284篇 |
2010年 | 332篇 |
2009年 | 404篇 |
2008年 | 413篇 |
2007年 | 407篇 |
2006年 | 441篇 |
2005年 | 402篇 |
2004年 | 318篇 |
2003年 | 345篇 |
2002年 | 254篇 |
2001年 | 266篇 |
2000年 | 171篇 |
1999年 | 135篇 |
1998年 | 133篇 |
1997年 | 86篇 |
1996年 | 88篇 |
1995年 | 78篇 |
1994年 | 58篇 |
1993年 | 41篇 |
1992年 | 28篇 |
1991年 | 23篇 |
1990年 | 12篇 |
1989年 | 12篇 |
1984年 | 1篇 |
1965年 | 1篇 |
排序方式: 共有7322条查询结果,搜索用时 15 毫秒
941.
刘冲 《华东交通大学学报》2020,37(4):82-87
轴承通常工作于复杂噪声环境下,使得时域振动信号容易受到各种噪声的污染,从而误导诊断结果。针对以上问题,提出基于一维卷积自编码(1D-DCAE)和一维卷积神经网络(1D-CNN)的联合抗噪故障诊断算法。为了模拟真实噪声环境,在原始振动信号中添加不同信噪比的高斯噪声,用1D-DCAE对原始信号降噪,再将降噪信号用于1D-CNN进行故障诊断。基于全卷积神经网络搭建1D-DCAE模型,并舍弃池化层以降低信息丢失,以提高联合诊断模型的抗噪能力。结果表明:采用基于全卷积网络搭建的1D-DACE有更好的降噪效果,改进后的模型能自适应诊断各种噪声环境下的故障。 相似文献
942.
为提高港口吞吐量的预测精度,建立基于Adaboost算法改进的Elman神经网络预测模型,进行吞吐量的预测.首先对Elman神经网络进行多次训练和迭代,然后将每个Elman神经网络作为弱预测器,基于Adaboost算法将多个弱预测器加权组合,形成Elman-Adaboost强预测器模型.经过Adaboost算法优化的强预测器对误差较大的数据样本有更强的识别能力,可以实现对数据的动态增强学习.以宁波-舟山港2011-2017年的港口吞吐量数据为样本进行仿真,分别使用BP神经网络、Elman神经网络、BP-Adaboost神经网络以及Elman-Adaboost神经网络进行预测,比较四种模型的预测精度.研究结果表明:Elman-Adaboost强预测器模型用于港口吞吐量的预测,预测结果的相对误差最大值1.91%,最小值0.06%,可以将预测误差控制在2%以下,数据拟合效果更好预测精度更高,可以作为港口吞吐量预测的一种方法. 相似文献
943.
944.
945.
为了挖掘桥梁健康监测数据蕴含的大量隐藏信息,以及改进传统结构损伤识别方法的不足之处,提出了基于桥梁监测数据的损伤识别方法。从有限元模拟数据和实际监测数据中分别提取加速度响应,并对原始数据进行了预处理。通过卷积神经网络和栈式自编码网络分别对明州大桥监测数据的可视化图像和时间序列进行识别,同时与浅层神经网络方法的识别正确率对比。结果表明:基于深度学习和监测数据的损伤识别方法不论是通过图像识别还是通过时间序列识别,都表现出优秀的性能:识别正确率达85%以上。与浅层神经网络相比,深度神经网络的损伤工况分类能力更强,识别正确率提高20%以上。 相似文献
946.
947.
针对传统多层随机神经网络性能不稳定问题,提出了一类利用粒子群优化算法来优化各层权值的深度随机网络方法.该方法利用粒子群优化算法,结合网络的输入输出灵敏度信息,逐层对自动编码器的输入层权值进行优化,通过改善自动编码器的性能来改善多层随机神经网络的性能.最后利用粒子群优化方法,对整个网络的权值作适当优化,进一步提高深度随机神经网络的性能.相对于传统深度学习算法,该方法在保持收敛精度的基础上降低了时间开销;相对于传统深度随机神经网络,该方法在增加时间开销基础上提高了收敛精度,从而较好地平衡了时间复杂度和收敛精度. 相似文献
948.
为了准确有效地实现齿爬式升船机横导向装置的损伤识别,提出以固有频率变化率、应力、位移作为输入特征参数,由损伤结构分类器、损伤位置分类器、损伤程度分类器构成的结构损伤识别模型。以向家坝升船机横导向装置为例,对18种损伤状态下的横导向装置进行模态分析和静力学分析,得到1 646组训练样本和100组测试样本,分别采用BP神经网络、支持向量机和贝叶斯算法进行结构损伤识别模型的训练与识别准确率测试。结果表明:基于BP神经网络算法的横导向装置结构损伤识别模型对损伤结构、损伤位置、损伤程度的识别准确率分别为93%、90%和91%,比基于支持向量机、贝叶斯算法的识别准确率分别平均提高7%、13%,该模型能够有效准确地对横导向装置进行损伤识别。 相似文献
949.
针对重力式码头基槽抛石体的沉降量计算问题,进行计算模型和计算方法研究。通过基槽抛石体原尺度块石的压缩试验,得出多次加卸载情况下块石体的应力-应变关系,基于此建立重力式码头基槽抛石体的沉降量计算模型。结合重力式码头的建造过程,提出基槽抛石体的沉降量计算方法,并利用实际工程现场观测数据回归出模型中的主要参数。结果表明,模型计算结果与观测数据吻合。 相似文献
950.