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1.
溶解氧(Dissolved oxygen, DO)含量是影响水产养殖产量的重要因素之一,具有时序性、不稳定性和非线性等特点,且其影响因子过多、存在复杂的耦合关系,难以实现精准预测。针对传统长短时记忆神经网络(Long short term memory, LSTM)预测模型易引入冗余数据,且在训练过长序列时会出现梯度消失现象,从而不能捕捉因子间长期的依赖性问题,提出了基于小波变换(Wavelet transform, WT)、卷积神经网络(Convolutional neural network, CNN)和LSTM的溶解氧含量预测模型。首先,使用WT降低数据噪声;然后,使用CNN深度挖掘各变量之间的潜在关系;最后,利用LSTM的时序性预测2h后的水产养殖溶解氧含量。结果表明,本文提出的WT-CNN-LSTM模型预测效果良好,其平均绝对误差、均方根误差和决定系数分别为0.138、0.229和0.954,比传统LSTM模型分别优化了28.87%、21.03%和4.61%。 相似文献
2.
3.
2013—2018年,每周对洞庭湖的2个湖体断面进行水质监测,采集酸碱度(pH)、溶解氧(DO)、高锰酸钾指数(CODMn)、氨氮含量指标(NH3-N)等4个水环境质量指标,进行相关性和回归分析,得出DO与其他3个水质指标之间的相关关系.并通过GIS绘制洞庭湖植被覆盖特征的遥感图像,研究洞庭湖水体DO值水平与附近植被覆盖度之间的关系.结果表明:(1)洞庭湖湖体溶解氧(DO)夏季(6—8月份)含量低,冬季(11月至次年1月份)含量高,季节性变化十分明显;(2)从空间上来看,西洞庭湖溶解氧含量整体上大于东洞庭湖,不同地域溶解氧的水平差异较大;(3)洞庭湖水体中的溶解氧含量在一定范围内与pH值正相关,与氨氮含量呈明显正相关,与高锰酸钾指数无相关关系;(4)水体中的溶解氧对水稻生产有影响且两者之间不是单一的正相关关系,当溶解氧为9.8mg/L左右时,稻田覆盖率是最高的. 相似文献
4.
根据2017年的实测数据对辽宁盘锦海水增养殖区海域的水质状况进行分析,结果表明,所有监测站位中10月份DO含量最高,5月份次之,7月和8月最低,所有站位在这4次监测中有25%出现超标现象。COD含量在夏季出现最大值,8月和10月份所有站位COD均超出第一类海水水质标准,其余月份有部分站位也超出了第一类海水水质标准。除10月份的7号站位外,各监测月份盘锦增养殖区DIN均受到污染,污染程度较重,大部分站位超出了第二类海水水质标准。8月份DIP污染物最高,10月份次之,但均超出第一类海水水质标准,7月份有个别站位超出第一类海水水质标准,5月份所有站位水质状况良好,均未超出第一类海水水质标准。从季节变化分析可以发现,DO变化特征为秋季>春季>夏季,COD存在夏季>秋季>春季的变化特征,夏季DIN含量明显高于其它季节。 相似文献
5.
基于改进极限学习机的水体溶解氧预测方法 总被引:2,自引:2,他引:0
为了有效地指导水产养殖生产,提高溶解氧浓度预测的精度,提出了基于因子筛选和改进极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)的水产养殖溶解氧预测模型。首先,利用皮尔森相关系数法计算各影响因子与溶解氧浓度间的相关系数,提取强关联因子,降低预测模型的输入量维度;采用偏最小二乘算法(Partial Least Square, PLS)优化传统ELM神经网络,避免网络中隐含层共线性问题,保障输出权值的稳定性;然后,结合新型激活函数,构建水体溶解氧浓度预测模型。最后,将SPLS-ELM(Selection Based Partial Least Square Optimized Extreme Learning Machine)预测模型应用到江苏省无锡市南泉基地某试验池塘的水体溶解氧预测中。试验结果表明:该模型的预测均方根误差为0.3232,与最小二乘支持向量机(Least Square Support Vector Machine,LSSVM)、BP神经网络、粒子群(Particle Swarm Optimization,PSO)优化LSSVM和遗传算法(Genetic Algorithm, GA)优化BP神经网络相比分别降低40.98%、44.48%、34.73%和44.18%。且该模型的运行时间仅0.6231s,预测精度和运行效率明显优于其他模型。该模型的溶解氧预测曲线接近真实溶解氧变化曲线,能够满足水产养殖实际生产对水体溶解氧预测的要求。 相似文献
6.
采用滤纸法测量不同干密度下试样的总吸力与基质吸力,并绘制相应的土水特征曲线,分析饱和度与干密度对土水特征曲线的影响.实验结果表明:在饱和度一定时,总吸力与基质吸力均随干密度的增大而增大;随饱和度增大,不同干密度的总吸力差值和基质吸力差值逐渐减小;另外,试样的排水速率随饱和度的增大而减小,且干密度越大,排水速率越慢.在较低含水率时,试样的总吸力和基质吸力随干密度的增大而增大,随含水率的增大,干密度对总吸力和基质吸力的影响逐渐弱化. 相似文献
7.
8.
9.
借助环境数据实时采集装置,于2014年1月5日至1月22日连续开展了冬季露天池塘培植浒苔对池底水温、酸碱度和溶解氧的实时监测工作。结果表明:(1)密植浒苔可在不改变池底水温峰值期时辰数的基础上,提前1个时辰到达峰值,在不影响到达谷底时辰的同时,使低谷期缩短了1个时辰,并由此延长了水温由峰到谷的转换时长;(2)密植浒苔可保持池底p H值的基本稳定,并在不改变池底p H值时段变化节律的基础上,使日均p H值由9.3下调至8.6;(3)密植浒苔在对池底DO值的时序变化影响上与池底水温相仿,并使日均DO值由10.61mg/L下调至6.80mg/L。 相似文献
10.
不同氨氮和溶解氧条件下循环海水养殖系统生物滤池对氨氮、化学耗氧量及颗粒悬浮物的处理效果 总被引:1,自引:0,他引:1
为了建立优化的循环海水养殖系统,采用水质国标检测方法分析了珊瑚石生物滤池在不同氨氮和溶解氧(DO)负荷实验条件下对养殖废水中氨氮、化学耗氧量(COD)及颗粒悬浮物(SS)的处理效果。结果显示,进水氨氮浓度对出水氨氮(正相关)、COD(正相关)均有极显著的影响(P0.01),对SS处理效果影响不显著。当进水氨氮浓度为0.45~0.65 mg/L时,滤池对水体处理效果最优(氨氮平均清除率为82.1%±3.3%;COD平均清除率为7.1%±1.5%;SS平均清除率为5.8%±1.6%)。DO浓度对水体氨氮(负相关)和COD(负相关)处理效果的影响显著(P0.05),对SS处理效果影响不显著。DO浓度为5.0~7.0 mg/L时,水体处理效果最优(氨氮平均清除率为78.7%±3.5%;COD平均清除率为23.0%±5.3%;SS平均清除率为7.1%±2.0%)。因此,本实验环境下的循环海水养殖系统珊瑚石生物滤池在氨氮浓度为0.45~0.65 mg/L,DO浓度为5.0~7.0 mg/L时,对水体中的氨氮、COD、SS的综合处理效果最优。 相似文献