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1.
2.
蝴蝶兰属于热带气生兰,对生长环境的温湿度非常敏感,温湿度过高或过低不仅对蝴蝶兰生长不利而且易引发多种病害。为此,利用传感器采集的蝴蝶兰生长环境空气温湿度数据,运用朴素贝叶斯算法对其进行分类,以此判断蝴蝶兰的健康状况,达到病害分类的目的。实验表明,该方法的平均分类准确率达到81%,与其它统计学预报方法相比,具有简单、易行的优点。 相似文献
3.
水氮耦合对烤烟生长、产量和品质的影响 总被引:1,自引:1,他引:1
[目的]探讨贵州省黔东南州烤烟种植适宜的水氮耦合模式。[方法]采用田间小区试验,设置4种灌水水平,分别为0水平(W0:0L/株)、1水平(W1:0.5L/株)、2水平(W2:1.0L/株)、3水平(W3:2.0L/株),2种施氮水平,分别为1水平(N1:90kg/hm2)、2水平(N2:120kg/hm2),研究了不同施氮量和灌水量8个耦合处理对烤烟生长、烟叶产量和品质的影响。[结果]在试验范围内,烤烟成熟期,施氮量相同时,与W0N2处理相比,W3N2处理烟株的株高、最大叶面积、叶片数、茎围、节间距和根体积分别增加了13.22%、13.77%、14.36%、10.91%、10.63%和19.95%;当灌水量相同时,与W3N1处理相比,W3N2处理烟株的株高、最大叶面积、叶片数、茎围、节间距和根体积分别增加了5.39%、7.27%、7.43%、7.45%、0.74%和23.84%,烟叶产量提高2.06%;各等级烟叶中总糖、还原糖、总氮和总钾量均与灌水量极显著正相关,烟碱、蛋白质和含氯量均与灌水量负相关,灌水量和施氮量对烟叶中的化学成分存在显著交互作用;水氮耦合处理各等级烟叶的外观质量和评吸品质均表现较好。[结论]总体来看,以灌水量1.0~2.0L/株,施氮量120kg/hm2的水氮耦合处理烟株生长状况较佳,烟叶产量较高,品质较好。 相似文献
4.
基于逻辑回归算法的复杂背景棉田冠层图像自适应阈值分割 总被引:2,自引:3,他引:2
棉田冠层覆盖度是监测棉田棉花长势的重要指标,针对棉田复杂环境中冠层图像难以准确分割的问题,该文提出了一种基于逻辑回归算法的复杂背景棉田冠层图像自适应阈值分割方法。首先将棉田冠层图像像素分成叶片冠层和地表背景2类,在HSV颜色空间中分别提取两类像素的H通道值,在RGB颜色空间中分别提取绿色占比值(G/(G+R+B))作为颜色特征;再利用逻辑回归算法确定出各颜色特征的分割阈值,通过H通道分割阈值实现图像的初次分割;再对初次分割结果中的低亮像素使用逻辑回归算法计算出的超绿特征阈值进行低亮像素分割,同时采用绿色占比分割阈值对图像高亮像素及低亮像素分割结果整体实现二次分割,最后采用形态学滤波方法对分割结果进行优化。为评价该分割方法,利用从新疆棉花产区采集到的320幅棉田冠层图像进行试验。结果表明,该方法可在棉田复杂自然背景下,有效分割出棉田冠层区域,平均相对目标面积误差率仅为5.46%,总体平均匹配率达到93.07%;优于超绿特征OTSU分割方法(平均相对目标面积误差率11.78%,总体平均匹配率76.43%)、四分量分割方法(平均相对目标面积误差率24.11%,总体平均匹配率71.67%)、显著性分割方法(平均相对目标面积误差率36.92%,总体平均匹配率66.92%)。该方法的平均处理时间为4.63 s,相对于超绿特征OTSU法(3.84 s)和四分量分割法(2.56 s),耗时多一些,但与显著性分割法(6.25 s)对比,花费时间要少。研究结果可为棉田自然复杂环境下机器视觉技术监测棉花覆盖度提供一种有效途径。 相似文献
5.
6.
基于多层感知神经网络的水稻叶瘟病识别方法 总被引:1,自引:2,他引:1
为实现水稻叶瘟病的快速诊断,综合利用图像处理技术和神经网络来进行叶瘟病斑的识别研究。该文设计了3个多层感知分类器来进行病斑识别准确率的对比验证,分别采用叶片正常区域和病斑区域的纹理特征、颜色特征以及纹理和颜色的组合特征作为不同分类器的输入单元;输出层采用1个单元用于输出病斑区域和正常区域的识别结果。首先,该文将采集到的RGB图像转换成灰度图像,利用灰度共生矩阵分别提取叶片正常区域与病斑区域的能量、对比度、熵、逆差距作为纹理特征;紧接着,将RGB彩色空间转换至HIS和Lab空间,分别提取病斑区域和正常区域的L、a、b值作为颜色特征。最后,采用不同的BP神经网络分类器进行病斑区域识别。该文共采用120副图像作为待测对象,试验结果表明,采用颜色和纹理的组合特征进行识别,准确率要比单独使用纹理特征和颜色特征高10%~15%。本文的研究结果为进一步实现水稻病害自动诊断打下了基础。 相似文献
7.
8.
2012~2013年,对山梨园中不同品系山梨进行了果实大小、单株结果产量、石细胞含量、出汁率、可溶性固形物含量、可溶性糖含量等指标的测定和评价。结果表明:初选的12个品系22株山梨个体中,有8个品系12株山梨个体在1个或多个果实性状指标上表现比较突出。具有较好鲜食品质的有YS10-5、YS15-1、YS15-2、YS11-2;具有较好加工品质的有YS6-8、YS6-9、YS10-5、YS15-1和YS15-2;具有较高产量的有YS6-9、YS11-5、YS10-5、YS15-1、YS9-2、YS13-6、YS13-4、YS14-2、YS14-5、YS8-4和YS7-6;具有果个大且品质好的有YS10-5、YS11-2、YS11-5和YS15-1。通过模糊数学隶属函数对12个品系22株山梨个体综合评判,有6个优良品系9株优良单株果实各项指标隶属函数均值较大,从大到小依次为YS10-5、YS11YS11-5、YS9-2、YS15-1、YS14-5、YS11-2、YS6-9、YS10-2和YS15-2,其隶属函数均值范围为0.5068-0.8335。 相似文献
10.