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1.
基于FCM的动态结合全局图像阈值分割 总被引:1,自引:0,他引:1
全局阈值分割对于小目标物效果不理想,动态阈值容易产生阴影等干扰,但综合考虑全局阈值和动态阈值可以达到比较理想的结果。模糊C均值算法用于灰度图像分割是一种非监督模糊聚类后再标定的过程,该文在不明显增加运算量的前提下,利用模糊C均值自动聚类的功能分别得到全局阈值和动态阈值,完成对阈值矩阵的构造和图像的分割。 相似文献
2.
3.
We focus our attention on the classification of fuzzy time trajectories with triangular membership function, described by
a given set of individuals. To this purpose, we adopt a fullyinformational approach, explicitly recognizing the informational nature shared by the ingredients of the classification procedure: the
observed data (Empirical Information) and the classification model (Theoretical Information). In particular, by supposing that the informational paradigm has a fuzzy nature, we suggest three fuzzy clustering models
allowing the classification of the triangular fuzzy time trajectories, based on the analysis of the cross sectional and/or
longitudinal characteristics of their components (centers and spreads). Two applicative examples are illustrated. 相似文献
4.
基于Web使用挖掘的个性化服务系统 总被引:3,自引:0,他引:3
个性化服务系统是一种由多种WEB挖掘技术构成的基于用户使用的站点个性化系统。该系统使用事务聚类、使用聚类和关联规则技术等数据挖掘技术分析用户访问模式,并结合用户当前访问情况提供实时化个性服务。实验结果说明,个性化服务系统具有较好的性能。 相似文献
5.
甘肃省县域经济发展水平空间差异分析 总被引:4,自引:0,他引:4
甘肃省包括86个县区,受地理位置、气候条件、资源状况、经济基础各种因素的影响,各县区之间的经济发展水平差异显著但又有很多相似之处。为了定量揭示甘肃省县域经济发展水平在空间上的分布现状、差异以及相似性,笔者拟运用多元统计方法对甘肃省县域经济发展水平的空间差异分析 相似文献
6.
本文基于复杂网络的局部聚类系数改进了传统的全局最小方差投资组合模型。首先通过股票对数收益率的相关系数矩阵构造股票关联网络,然后计算股票关联网络的局部聚类系数,最后通过全局最小方差模型确定最佳投资组合。将改进后的模型应用于A股市场,经过夏普比率、信息比率和欧米茄比率的对比分析得出改进后的投资组合模型在样本外的表现优于传统的全局最小方差投资组合模型。 相似文献
7.
区域产品分类与选择是区域经济发展中最重要和最基础的工作.在产品选择与分类时,需要确定指标权系数和分类阈值等参数,这在实际应用中是比较困难的.针对这种情况,提出了一种信息不完全确定的区域产品模糊区间聚类方法.该方法构建了指标权系数信息不完全确定的最优模糊区间聚类模型,利用遗传算法和改进的FCM算法联合求解所得优化模型,得到指标权系数、最优聚类中心和最优划分,进而确定各产品所属类别.最后将该方法应用于某区域的产品分类和主导产品的确定中,实例计算说明该方法的可行性和有效性. 相似文献
8.
基于时间特性的中国股市交易集群性特征的研究 总被引:3,自引:0,他引:3
本文以自回归条件久期模型(ACD)为基础,选择标志我国股市交易集群性特征的代理变量,建立了刻画该特征的实证模型,检验了我国上海证券所个股的交易过程中集群性问题.实证结果表明,我国证券市场交易过程中的集群性是由于以私人信息为基础的信息交易所引起的,私人信息的进入导致了证券市场在时间方向表现出更大的波动性. 相似文献
9.
《Journal of Statistical Computation and Simulation》2012,82(7):775-791
In this work, we discuss the class of bilinear GARCH (BL-GARCH) models that are capable of capturing simultaneously two key properties of non-linear time series: volatility clustering and leverage effects. It has often been observed that the marginal distributions of such time series have heavy tails; thus we examine the BL-GARCH model in a general setting under some non-normal distributions. We investigate some probabilistic properties of this model and we conduct a Monte Carlo experiment to evaluate the small-sample performance of the maximum likelihood estimation (MLE) methodology for various models. Finally, within-sample estimation properties were studied using S&P 500 daily returns, when the features of interest manifest as volatility clustering and leverage effects. The main results suggest that the Student-t BL-GARCH seems highly appropriate to describe the S&P 500 daily returns. 相似文献
10.
本文使用Bicomb(书目共现分析系统)分析了我国近三十年以来聋童康复和教育领域的研究热点。通过高频关键词分析、共词聚类分析和多维尺度分析发现目前该领域有三大热点:聋童的融合教育;聋童的语言康复训练;聋教育和聋人文化。 相似文献