中国人民大学研究生院.doc

中国人民大学研究生院
近来要写个论文,需要下载一些参考文献,但是在中国知网,万方,维普等文献检索网站上只能查看论文摘要,无法下载全文,怎么办呢,于是就开始了百度论文免费全文下载方法的艰苦历程,终于有所收获,找到了一些方法,但是这些方法大部分都已经失效了,无法使用。不过,最终还是让我找到了一个比较好的工具,通过这个工具可以很方便的下载论文全文,解决了中国人民大学研究生院的问题。
下面就为大家介绍一下这个方法,亲测可用。
其实也很简单
首先,下载一个软件,软件地址:
http://rj./soft/detail/
或者:/
此软件为绿色软件,下载后不用安装,直接解压缩打开文献检索浏览器。
下图是软件界面:
里面有大量的中英文数据库可供大家使用,下面以知网为例给大家做个演示,其它数据库的使用方法与此类似,首先打开知网数据库
选择一个入口
输入搜索词,搜索
点击标题下载
是不是很简单啊,中国人民大学研究生院的问题是不是就这样很简单的解决了啊?
这个文献检索浏览器不仅有中国知网免费入口,还有万方,维普,龙源,读秀等数据库的免费入口。
那么问题来了,这个浏览器可以免费使用吗,答案是不能免费使用。
不过注册费用很低,不过就是一瓶饮料钱,不过我认为和大家东奔西走花费很大的精力自己去寻找这些免费入口比起来,简直是太划算了。
好了,下面大家可以测试检索一下下面这篇示例文章,看看是否好用。
地基、结构及其相互作用系统参数识别理论--《西安建筑科技大学》2004年博士论文
本文对地基、上部结构、地基—上部结构相互作用系统参数识别作了如下三个方面的研究:1)采用现代优化算法,进一步提高参数识别的精度和算法的收敛速度。2)在参数识别中采用新的数学和力学计算模型,以改进集总参数法,从而提高参数识别的可靠性。3)在完全有限元意义基础上,对框架结构进行物理参数识别。为解决大型复杂结构的参数识别问题提供思路和方法。从而形成了上部结构、地基及上部结构
—地基相互作用体系的参数识别算法。
提出了一种新的训练前馈神经网络的方法——神经网络滤波算法,该算法是基于EKF(Extended Kalman Filter)的神经网络训练算法,基本思想是将神经网络的权值训练看作非线性系统的参数辨识,并通过EKF来解决此参数识别问题。编写了计算程序,在时间域内提出了一种直接识别贮仓结构物理参数的方法。
用贮仓在动载作用下的位移、速度作为网络的输入,激振加速度和响应加速度作为网络的输出,用Kalman滤波技术训练网络。神经网络滤波算法具有较高的精度,收敛性好,具有抗噪声能力,因此具有较高的鲁棒性。识别结果精度对初值的要求不高,只需给出大致的数量级。并把这种算法推广应用到未知输入条件下的地基参数识别和贮仓-基础-结构相互作用系统参数识别。
本文用波动理论描述地基模型,是对地基参数识别模型——集总参数法的一种改进。利用神经网络技术,提出了识别弹性层状介质物理参数的方法。采用修正的Latin超立方采样技术和波动理论的计算数据来形成网络的输入和输出数据,用LM算法训练网络,改善了网络训练的收敛性能。
本文把动态子结构方法引入框架结构参数识别中,算出结构的自振频率和广义振型。根据子结构分支模态与广义振型的关系算出子结构模态。应用神经网络和动态子结构模型完成复杂结构的参数识别,尤其考虑了模态数据中包含噪声和不完备
西安建筑科技大学博士论文