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61.
以大田冬小麦叶绿素含量为研究对象,首先利用高光谱成像系统以线扫描方式获取其反射光谱图像,选择感兴趣区域(ROI)并计算出光谱平均反射率值;然后分别针对其原始光谱和一阶差分光谱,通过相关分析和逐步回归分析,得到能反映叶绿素含量变化的7个最佳优化波长;进而基于该优化波长采用多元线性回归(MLR)方法组建模型,通过假设检验剔除对模型贡献不显著的3个波长变量。选用剩余的4个波长即710.85、767.42、650和520nm作为自变量重新建立模型,基于校正集和预测集模型的决定系数R2分别为0.8434和0.7093。研究结果表明,利用高光谱技术检测大田冬小麦叶绿素含量的方法是可行的。 相似文献
62.
以设计适于高速运行的平面3自由度并联机构为目标,对机构的正向运动学进行了全面研究,得到了机构速度及加速度特性。在给定主动件的运动以后,求得了机构的所有位置正解构型,根据运动连续性的条件,规划出动平台的最佳运动轨迹,揭示了机构的速度和加速度特性。将机构划分成杆单元和平面三角形单元,建立了机构的有限元模型。结合运动学分析,使动平台沿着预先规划的轨迹运动,分析了机构的模态频率和主振型随机构位姿的变化情况。研究机构在主动力和惯性力激励下的动态响应,得到机构弹性位移误差和动应力的变化规律,从而对机构的运动学和动力学性能进行了综合评估。 相似文献
63.
64.
提出了利用归一化的红绿色差(R-G)/(R+G)分割苹果的方法。对不同光照情况下拍摄的苹果图像进行了识别,并对识别后的图像进行预处理后,获得苹果的轮廓图像。对轮廓图像采用随机圆环法进行果实圆心、半径提取。通过建立基于面积特征与极线几何相结合的匹配策略实现双目视觉下的果实定位,对于搜索区域内面积相似的果实,通过计算垂直投影的互相关函数最大值的方法,得到排序基准线,然后根据顺序一致性原则进行匹配。实验结果表明:识别算法可以较好地消除阴影、裸露土壤等影响,识别率达到92%。采用随机圆环法,可以准确地提取果实的圆心、半径。在60~150cm的距离范围内,测量误差小于 相似文献
65.
为了得到纤维素酶协同超声波法提取苦瓜多糖的最佳工艺条件,利用Box-Behnken的中心组合设计及响应面法(RSM)探讨了超声波功率、酶量、料液比、时间、pH值和温度等因素的优化组合,通过建立二次回归模型,确定其最佳提取工艺条件为: 超声波功率390W、纤维素酶量3500U/ g(酶活200U/mg以上)、料液比1∶38、时间40min、pH值5、温度56℃。在此工艺条件下,苦瓜多糖的提取率为211%,比热水浸提法、超声波法、纤维素酶法分别提高了7.8%、13.5%、7.7%。结果表明纤维素酶协同超声波法是提高苦瓜多糖得率的有效途径之一。 相似文献
66.
贵州烟区烟蚜发生规律及其预测模型的初步研究 总被引:2,自引:0,他引:2
通过2002-2008年对贵州代表性烟区烟蚜的系统调查,初步了解了有翅蚜迁飞规律、烟田蚜虫种群消长动态及其历史演变情况,分析了烟蚜发生期内气温、雨日雨量、相对湿度和日照时数对烟蚜发生量的影响效应。在此基础上,结合以往的调查数据,应用DPS统计软件进行逐步回归分析,初步建立了烟蚜发生程度短期预测模型Y=-24.87+1.27X1+0.13X2+1.54X4+2.70X6+4.06X11-3.85X13(其中,X1=移栽前期10 d内日诱蚜量;X2=上年12月日气温≥10℃的积温;X4=2月均温;X6=3月均温;X11=4月均温,X13=4月雨日数),经显著性检验和预报验证,回归方程达极显著水平,回测准确率平均达93.45%,实报验证误差率仅为1.80%~5.11%,说明入选预报因子比较切合贵州实际,预测模型具有较大的实用价值。 相似文献
67.
车外综合温度条件下典型冷藏车厢内热稳定性研究 总被引:4,自引:0,他引:4
综合考虑太阳直射辐射、天空散射辐射、地面反射辐射、室外空气温度及车辆运行速度多个因素,采用2阶谐波傅氏级数表达的车外壁面温度函数作为车厢外侧的边界条件,利用热工理论分析与试验验证相结合的方法,分析4种典型冷藏车隔热车厢对温度的衰减与延迟作用,以及厢内热稳定性的影响。结果表明:车厢的隔热材料不同,对车外综合温度的延迟时间与衰减倍数不同,厢体热惰性指标、热阻越大,延迟时间与衰减倍数相应越大;车辆行驶方向、隔热材料不同,车厢体内壁面温度也不同,但都按照正弦规律波动变化,且厢体内壁面温度逐时变化值接近厢内设定空气温度。车厢内的热稳定性主要由厢体隔热材料的热阻与热惰性指标决定,由好到差依次为真空绝热材料厢体、挤塑聚苯乙烯厢体、聚氨酯隔热厢体、聚苯乙烯隔热厢体。 相似文献
68.
69.
70.
非对称液压缸位置伺服系统鲁棒控制 总被引:2,自引:0,他引:2
针对阀控非对称液压缸位置伺服系统存在参数摄动和不确定外负载的问题,提出了一种鲁棒H∞自适应反步控制器的设计方法。在设计控制器时,通过对子系统选择合适的Lyapunov函数,避免了高阶系统中对虚拟控制量重复求导的问题;使系统的跟踪误差满足鲁棒H∞性能指标,增强了系统的鲁棒性;考虑到控制输入前的不确定参数会导致所设计控制律和自适应律互相嵌套,把系统模型中的时变参数进行变量置换,并对整个系统构造了一个合适的Lyapunov函数,从而解决了该问题;最后对闭环系统的稳定性进行了证明。仿真结果表明,与PID控制器相比,所设计的控制器使系统的输出对给定信号的跟踪速度更快,具有更小的跟踪误差,且对参数变化有较强的鲁棒性。 相似文献