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61.
现有域自适应视觉目标检测算法大多基于两阶段检测器设计;且未能利用图像空间中不同元素之间的语义拓扑关系;导致次优的跨域适应性能。为此;本文提出一种基于多粒度关系推理的域自适应视觉目标检测算法。首先;提出粗粒度图块关系推理模块;使用粗粒度图块图结构来捕获前景和背景之间的拓扑关系;对前景区域进行跨域适配。然后;设计细粒度语义关系推理模块;推理细粒度语义图结构来增强跨域多类别语义依赖关系。最后;提出粒度诱导的特征对齐模块;根据节点的亲和性调节特征对齐的权重;提升检测模型面对场景整体变化时的适应性。多个自动驾驶跨域场景上的实验结果验证了所提算法的鲁棒性和实时性。  相似文献   
62.
接触网支柱号是铁路供电部门现场运营维护的重要定位参数。基于卷积神经网络的接触网支柱号自动识别方法结合接触网图像的实际特点,对视频图像进行了归一化图像预处理,并对实际的支柱图片进行了卷积神经网络的训练,在支柱号识别确定的过程中考虑了接触网支柱号的分布特点,提高了支柱号识别的准确性。利用实际线路数据进行测试,取得了较好的识别精度和较快的识别速度。通过实验验证,该方法能够辅助铁路基础设施检测系统中缺陷的定位,指导现场运营维修。  相似文献   
63.
编组站内机车车号的识别问题一直制约着本务机车综合管控技术的发展。为了解决这一问题,针对机车车次,机车类型自动识别问题进行研究。改进了基于卷积神经网络LeNet-5的识别算法,并收集了大量机车车次图像素材,通过图像预处理后,使用训练集进行模型训练,形成适用于机车车次识别的网络模型,通过使用python语言与.NET平台实现了机车车次识别系统的设计。实验表明,该方法对机车车号的识别达到了较高的识别水平。目前,车号识别系统已在中国铁路武汉局集团有限公司襄阳北站试验,高清图像素材从车站高清货检系统处获取,识别效果良好,为实现智慧型编组站提供了有力的技术支撑。  相似文献   
64.
针对几何校正过程中多源遥感影像同名点匹配率低的问题,提出一种基于相位一致性相关的遥感影像配准方法。该方法首先使用多尺度Harris提取出不受高斯平滑影响、位置稳定的角点,而后以金字塔分层映射为搜索策略,在参考影像上预测可能包含同名点的子区域,通过计算该子区域与待匹配点领域的相位一致性,同时引入相关系数作为相似性度量获取同名点对,最终实现不同光谱影像间的配准。实验表明,该方法的误匹配率较低,精度和稳定性高于传统原始影像灰度相关及同类配准方法,适用于不同传感器或不同光谱通道间影像的匹配。  相似文献   
65.
提高居民出行方式的预测精度对于评价交通规划方案、交通策略的效果具有重要意义.应用心理学、行为科学的方法分析了出行决策的思维过程,将出行决策过程结构化,建立出行情景库,并采用主成份法分析了影响方式选择的主要因素,作为支持向量机模型的输入.利用统计学习理论分析了支持向量机与神经网络在建模原理上的区别,建立了基于有向无环图-支持向量机(DAG-SVM)的方式选择模型,阐述了模型的具体步骤.通过实验对不同核函数的预测效果进行了评价,并采用网格法和遗传算法进行参数寻优.结果表明,核函数选择径向基函数效果较理想,参数寻优方法上遗传算法比网格法效果更好.通过优化后,DAG-SVM模型的整体预测精度达到了82.3%,比神经网络提高了近9%.但对出租车出行的预测准确率略低于其他方式,这主要由于出租车常被作为特殊情况下的备选方式,其出行规律性相对较差.  相似文献   
66.
针对当前高速公路与城市快速路交通拥堵现象愈发严重,为交通管理与控制造成巨大困难的问题,提出了一种基于广义时空图卷积网络(GSTGCN)的交通速度预测模型;基于交通数据自身具有的复杂时空特性,定义了广义交通数据图结构,同时构建了广义图的邻接关系;基于图卷积网络基础理论,采用切比雪夫近似与一阶近似简化了图卷积操作的计算成本,建立了广义图卷积算子;结合广义图卷积模块、标准卷积模块与线性全连接层,提出了用于提取复杂交通数据时间、空间特征的GSTGCN模型;利用美国威斯康星州密尔沃基市快速路网上架设的38个检测器,在21个工作日以每5 min为单位记录了车辆速度、流量和占有率数据,测试了GSTGCN模型在该数据集上的短期交通速度预测精度与训练效率。分析结果表明:相较于传统自回归求和滑动平均(ARIMA)模型、长短时记忆(LSTM)模型以及近期的STGCN模型,GSTGCN模型在交通速度的均方根误差、平均绝对误差和平均绝对百分比误差指标上分别降低了22.79%、22.97%和16.73%;此外,GSTGCN模型的训练时长比STGCN模型和LSTM模型分别降低了5.17%和75.71%。可见,GSTGCN模型能够有效处理复杂交通时空数据结构,准确预测交通速度,并为交通管控提供交通群体的运动态势信息。  相似文献   
67.
设n,t为正整数,以K_n(t)表示基于顶点集X=■X_i上的完全n部图。文章证明了(Kn(t),{K4-e,S3})—强制分解存在当且仅当n≥3且(n,t)≠(3,2)。  相似文献   
68.
According to the researches on theoretic basis in part I of the paper,the spanning tree algorithms solving the maximum independent set both in even network and in odd network have been developed in this part,part Ⅱ of the paper.The algorithms trans form first the general network into the pair sets network,and then decompose the pair sets network into a series of pair subsets by use of the characteristic of maximum flow passing through the pair sets network.As for the even network,the algorithm requires only one time of trans formation and decomposition,the maximum independent set can be gained without any iteration processes,and the time complexity of the algorithm is within the bound of O(|V|^3).However,as for the odd network,the algorithm consists of two stages.In the first stage,the general odd network is transformed and decomposed into the pseudo-negative envelope graphs and generalized reverse pseudo-negative envelope graphs alternately distributed at first;then the algorithm turns to the second stage,searching for the negative envelope graphs within the pseudo-negative envelope graphs only.Each time as a negative envelope graphhas been found.renew the pair sets network by iteration at once.and then tum back to the first stage.So both stages form a circulation process up to the optimum.Two available methods,the adjusting search and the picking-off search are specially developed to deal with the problems resulted from the odd network.Both of them link up with each other harmoniously and are embedded together in the algorithm.Analysis and study indicate that the time complexity of this algorithm is within the bound of O(|V|^5).  相似文献   
69.
    
Ad hoc shared ride trip planning (SRTP) utilizes mobile devices, geo-sensors and wireless networks to match on-the-fly individual travel demand with transport supply. It represents one of many alternatives to single occupancy vehicle use. This paper outlines a SRTP approach via a two-phase algorithm based on user preferences in a time-dependent routing. Whereas current algorithms use minimization of travel time as the only optimization criterion in trip planning, in the framework presented here, the user can specify multiple trip preferences including travel time, walking time, number of transfers between cars and trip length. Various scenarios are simulated in the city of Tehran (Iran) to demonstrate how preference settings affect the routes of ad hoc shared journeys.  相似文献   
70.
通过文献梳理、专家访谈和试验场景构建等方法,分析了道路指定断面和区域路网宏观交通流预测的国内外研究现状和发展趋势,归纳了局部断面交通流预测方法,包括传统机器学习、递归神经网络和混合模型,分析了卷积神经网络、图神经网络和融合多因素网络的特点,阐述了方法的原理、优势、局限性和应用场景,总结了现有场景交通数据集类别,从采样周期与采集方式角度归纳了国内外主流交通数据集。分析结果表明:递归神经网络可以有效获取交通数据的历史规律,但存在梯度爆炸、计算复杂度高、长时预测准确度不佳等问题;图神经网络针对路网拓扑连接关系引入了图结构,在考虑路网和交通流数据的时空相关性上具有明显优势;融合多因素网络充分考虑天气、道路、事故等内外部因素的影响,有效提升了交通流预测的实时性和鲁棒性;由于交通数据采集困难、外部因素影响难以量化、机器学习方法可解释性差等原因,交通流预测方法的改进受到了限制;未来应从交通信息有效挖掘和图卷积方法完善两方面入手,拓宽图结构在交通领域的应用和考虑非常态交通场景,进一步揭示交通数据的内在规律,开发更准确、高效的交通流预测方法,推动交通流预测在工业界的落地应用。  相似文献   
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