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1.
高耸塔架结构节点损伤基于神经网络的两步诊断法 总被引:15,自引:1,他引:15
本文针对高耸钢塔架结构的损伤特点,建立了具有节点损伤的有限元模型,提出了一种分层神经网络两步诊断法:第一步,由基于区域残余力理论的第一层神经网络进行结构损伤区域的初诊;第二步,由基于应变模态理论的第二层神经网络进行损伤区域内的具体损伤节点位置和程度的诊断。对一平面塔架结构的数值仿真分析表明:本文提出的损伤诊断方法的结果是令人满意的。 相似文献
2.
3.
压缩感知技术(CS)的差分TomoSAR技术解决了中高分辨率SAR数据在城区出现的叠掩问题,实现了城区地表形变信息的重构,但是该方法仅利用了目标的稀疏特性并没有考虑目标的结构特性,对具有这两种特性的目标进行重构时其性能较差。针对这一问题,本文采用联合Khatri-Rao子空间和块压缩感知(KRS-BCS),提出了一种差分SAR层析成像方法。该方法依据目标的结构特性和重构观测矩阵具有的Khatri-Rao积性质,将稀疏结构目标的差分TomoSAR问题转化为Khatri-Rao子空间下的BCS问题,然后对目标进行块稀疏的l1/l2范数最优化求解,最后通过理论分析和仿真试验对分辨能力和重构估计性能进行了定性和定量评价,仿真结果表明本文所采用的KRS-BCS方法不仅保持了高分辨率的优点,而且有效地降低了虚假目标出现的概率,大幅度提高了散射点准确重构概率,切实可行地解决了CS方法的不足。应用实例研究中,利用34景Envisat卫星ASAR时间序列影像对日本千叶县茂原市城区进行地表形变监测,并以一等水准点和实时测量的GPS站点观测数据作为参考形变结果进行验证,试验结果表明采用KRS-BCS方法反演的结果与参考形变结果保持了良好的一致性且形变速率整体偏差也较小,实现了较高精度的城区地表形变估计。 相似文献
4.
一种自适应匹配子空间亚像元目标探测方法 总被引:2,自引:0,他引:2
为了克服基于线性混合模型的高光谱遥感影像亚像元目标探测方法的缺陷, 提出了一种基于全限制性线性分解的自适应匹配子空间探测方法。首先利用交叉相关光谱匹配技术求得各个像元所含端元类别信息, 然后根据端元类别信息和全限制性分解的结果构造自适应匹配子空间探测算子, 利用端元类别信息在探测中动态选择端元, 降低端元数目估计偏差对探测结果的影响, 提高探测器对目标与背景的可分性。实验证明, 该方法与其他基于线性混合模型的亚像元目标探测方法相比, 可以更好地克服端元数目估计偏差对探测结果的影响, 无论是端元个数低估还是 相似文献
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6.
针对硬件接收机中传统抗干扰方法成本高、体积大、功率大和环境受限等问题,提出了用GPS软件接收机作为抗干扰算法研究平台,用子空间分解的时域滤波法和频域滤波法消除窄带干扰,其中频域滤波法中干扰频率分量置零有时会引起信号在时域波形畸变。为了解决该问题,提出了用广义延拓插值法,得到干扰频带去除干扰后的广义延拓插值估计信号。实验仿真结果表明,两种方法都能有效而可靠地去除窄带干扰,基于广义延拓插值的频域滤波法更显其优越性。 相似文献
7.
Generalized Subspace Methods For Large-Scale Inverse Problems 总被引:4,自引:0,他引:4
8.
Viet-Ha Nhu Khabat Khosravi James R. Cooper Mahshid Karimi Ozgur Kisi Binh Thai Pham 《水文科学杂志》2020,65(12):2116-2127
ABSTRACT The predictive capability of a new artificial intelligence method, random subspace (RS), for the prediction of suspended sediment load in rivers was compared with commonly used methods: random forest (RF) and two support vector machine (SVM) models using a radial basis function kernel (SVM-RBF) and a normalized polynomial kernel (SVM-NPK). Using river discharge, rainfall and river stage data from the Haraz River, Iran, the results revealed: (a) the RS model provided a superior predictive accuracy (NSE = 0.83) to SVM-RBF (NSE = 0.80), SVM-NPK (NSE = 0.78) and RF (NSE = 0.68), corresponding to very good, good, satisfactory and unsatisfactory accuracies in load prediction; (b) the RBF kernel outperformed the NPK kernel; (c) the predictive capability was most sensitive to gamma and epsilon in SVM models, maximum depth of a tree and the number of features in RF models, classifier type, number of trees and subspace size in RS models; and (d) suspended sediment loads were most closely correlated with river discharge (PCC = 0.76). Overall, the results show that RS models have great potential in data poor watersheds, such as that studied here, to produce strong predictions of suspended load based on monthly records of river discharge, rainfall depth and river stage alone. 相似文献
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10.
This paper examines the performance of the Jacobi preconditioner when used with two Krylov subspace iterative methods. The number of iterations needed for convergence was shown to be different for drained, undrained and consolidation problems, even for similar condition number. The differences were due to differences in the eigenvalue distribution, which cannot be completely described by the condition number alone. For drained problems involving large stiffness ratios between different material zones, ill‐conditioning is caused by these large stiffness ratios. Since Jacobi preconditioning operates on degrees‐of‐freedom, it effectively homogenizes the different spatial sub‐domains. The undrained problem, modelled as a nearly incompressible problem, is much more resistant to Jacobi preconditioning, because its ill‐conditioning arises from the large stiffness ratios between volumetric and distortional deformational modes, many of which involve the similar spatial domains or sub‐domains. The consolidation problem has two sets of degrees‐of‐freedom, namely displacement and pore pressure. Some of the eigenvalues are displacement dominated whereas others are excess pore pressure dominated. Jacobi preconditioning compresses the displacement‐dominated eigenvalues in a similar manner as the drained problem, but pore‐pressure‐dominated eigenvalues are often over‐scaled. Convergence can be accelerated if this over‐scaling is recognized and corrected for. Copyright © 2002 John Wiley & Sons, Ltd. 相似文献