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Outlier detection is one of the prominent research domain in the field of data mining and big data analytics. Nowadays, most of the data in healthcare centers are remotely monitored and are generated from different wireless sensors. The core objective of outlier detection in this domain is the recognition of the true physiologically anomalous data and the anomalies because of faulty sensors. In real healthcare monitoring scenario, various sensors are related to each other. So, while detecting outliers in wireless body sensor networks (WBSNs), correlation among different sensor nodes is of major concern. Most of the existing outlier detection techniques consider the sensors to be linearly correlated, which may not always be the case in real life applications. The traditional techniques for outlier detection are also not scalable to big data. To address the above issues, in this paper, we propose an approach for outlier detection that is scalable to big data and also handles the nonlinearly correlated attributes efficiently. The proposed approach is implemented on Hadoop map reduce framework for the rapid processing of big data. The evaluation results are validated using the simulated dataset of WBSNs taken from the Physionet library. The results are compared with various existing outlier detection approaches and demonstrated that the proposed approach is more effective in spotting the physiological outliers and sensor anomalies accurately. 相似文献
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异常点诊断是统计学中的经典问题.发现并减少异常点对纳税评估数据分析的影响是一项很有意义的研究.然而,通常的异常点诊断一般采用适用于单峰分布的全局识别方法.借鉴局部域相关积分(Local correlation integral)理论,提出基于非参数密度估计的识别方法.方法适用于多峰分布,能识别局域性质的异常点,对异常点占比较高的样本也有较强的识别能力.基于某市10 920个企业样本,实证分析对比研究了税务局目前使用的和建议的纳税评估方法,结果表明税务局采用的方法有较大的纳税评估风险(误判风险). 相似文献
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近年来,离群点检测已经引起人们的广泛关注. 离群点检测在网络入侵检测、信用卡欺诈、电子商务犯罪、医疗诊断以及反恐等诸多领域都具有十分重要的作用. 离群点检测的目的是为了发现数据集中的一小部分对象,与数据集中其余的大部分对象相比,这一小部分对象有着特殊的行为或者具有反常的属性. 针对现有的离群点检测方法不能有效处理不确定与不完整数据的问题,本文将粗糙集中边界的概念与 Knorr 等所提出的基于距离的离群点检测方法结合在一起,在粗糙集的框架中提出一种新的离群点定义与检测方法. 针对于该方法,我们设计出相应的离群点检测算法 BDOD,并且通过在临床诊断数据集上所进行的实验,验证了算法BDOD的有效性. 实验结果表明本文的方法为处理离群点检测中的不确定与不完整数据问题提供了一条新的途径. 相似文献
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65.
66.
离群数据挖掘是数据挖掘技术的重要研究领域之一。在简单介绍了离群数据挖掘的产生背景及研究意义后,对几种主要的离群数据挖掘方法进行了简单的阐述,详细论述了基于距离的离群数据挖掘算法和基于密度的离群数据挖掘算法,希望能为离群数据挖掘的研究者提供借鉴。 相似文献
67.
异常观测数据的逐点剔除法 总被引:6,自引:0,他引:6
本文通过引进一类特殊的统计量和对其统计性质的分析,得到了一种线性回归函数因变量异常观测数据的逐点剔除方法,该方法能很快地认识和剔除含粗大的误差的观测数据,具有低的误判概率。本文还给出了与本文方法配套的数值算法,说明本文方法的数值实例和仿真结果。 相似文献
68.
69.
提出一种基于统计分布特征的图像孤立点和边缘点检测的方法。通过定义离群半径,将每个像素点的邻域点进行初步分类,得到疑似孤立点,然后根据每一个点在不同邻域被划分为疑似孤立点的次数,计算该点的孤立置信度。根据孤立点和边缘点具有不同的邻域无关性的特性,从而可以用不同的孤立置信度阈值将两者分别检测出来。实验表明,文中的方法能够有效地检测孤立点和边缘点。 相似文献
70.