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41.
基于定义变量的PLS法鉴定新茶和陈茶的研究   总被引:2,自引:0,他引:2  
通过对当年新茶及其在室温条件下陈化处理1年后的陈茶进行HPLC分析,分别获得了其色谱峰,利用其峰面积数据(变量X)结合通过对新茶和陈茶分别人为定义的一个新数值(变量Y),用偏最小二乘法(partial least squares,PLS)建立了预测模型,通过量化的模型计算得到的预测值与新茶和陈茶的临界值的比较实现了新茶和陈茶的精确鉴别,对2006年生产的120个定标样和38个外部未知茶叶样品的鉴别准确率分别达到了100%和97.37%,同时对2007年生产的14个新茶样本的判别准确率也达到了92.8%。  相似文献   
42.
为了建立厚朴Magnolia officinalis药材品质快速有效的评价方法,采用近红外反射光谱技术测定厚朴酚及和厚朴酚的质量分数。通过在全波长条件下,运用不同数学预处理、光谱散射校正和统计方法对来发展定标回归方程,其中统计方法包括偏最小二乘法(PLS)、修正的偏最小二乘法回归分析法(MPLS)和主成分回归法(PCR)。在对比分析的基础上,得到最佳的数学方法为"3,6,6,1"组合,光谱散射校正方法为SNV D或SNV,统计方法为MPLS,厚朴酚类物质的定标决定系数RSQ均达到了0.97以上。该定标模型的外部独立检验相关系数也均达0.95以上。用近红外反射光谱技术测定厚朴药材酚类物质质量分数具有与化学法相近的准确性,可在实践中应用。图2表5参11  相似文献   
43.
建立可见-近红外漫反射光谱与沙棘汁品种之间的数学模型,以评价可见-近红外漫反射光谱技术快速检测沙棘汁品种。采用美国ASD公司的FieldSpec3光谱仪对三种不同品种的沙棘汁进行光谱分析,各获取30个样本的光谱数据,对原始光谱进行一阶微分和二阶微分预处理,并利用偏最小二乘法(PLS)数学校正方法对三种不同预处理的光谱数据建模。结果表明,采用二阶微分预处理数据,应用PLS方法建模较好,其校正模型相关系数为0.9992,均方根误差为0.0317;采用主成分回归(PCR)和偏最小二乘法(PLS),对沙棘汁的二阶微分数据进行分析比较,结果也表明,基于二阶微分数据,应用PLS方法建模较为理想,其预测集的相关系数为0.9988,所测预测样本的均方根误差为0.0392。近红外光谱可作为一种快速、有效的无损检测方法来识别沙棘汁的品种。  相似文献   
44.
45.
PLS回归法建立适应温度变化的近红外光谱定量分析模型   总被引:7,自引:0,他引:7  
研究了近红外光谱定量分析模型对于样品温度的适应性。以42个不同品种的大豆为实验材料,用2台光谱仪分别独立测定了样品在5种温度下的近红外光谱。对于2台光谱仪测定的光谱,均依据光谱信息选择部分光谱,采用PLS回归法对大豆样品的粗蛋白质和粗脂肪含量分别建立了近红外光谱定量分析模型。并以剩余样品对模型进行预测检验。4个模型的预测结果均表明:超过94%的检验样品的预测相对误差小于5%.说明了预测样品处于5~40℃时,模型都有较好的预测效果。  相似文献   
46.
猕猴桃硬度近红外漫反射光谱无损检测   总被引:6,自引:1,他引:6  
为了给猕猴桃成熟度判定提供一种无损检测手段,进行了基于近红外漫反射光谱定量分析技术检测冷藏期间猕猴桃硬度的试验研究。采用偏最小二乘法对“华优”猕猴桃的近红外光谱进行了分析,并且比较和讨论了4种光谱预处理方法的建模结果。试验结果表明,在全谱范围内,一阶微分光谱所建模型效果最佳,其校正相关系数为0.963,预测相关系数为0.852。  相似文献   
47.
水稻蛋白质近红外定量模型的创建及在育种中的应用   总被引:22,自引:1,他引:22  
【目的】研究利用近红外光谱分析法定量分析水稻完整籽粒粗蛋白含量的可行性,初步探讨水稻杂种后代蛋白质含量的分离和变异,以期为水稻的营养品质育种提供参考依据,提高育种效率。【方法】收集蛋白质含量变幅(5.90%~14.50%)较大的191份代表性水稻样品,采用偏最小二乘(PLS)法建立糙米粗蛋白预测的校正模型。【结果】通过比较光谱预处理方法在不同谱区的处理效果:采用一阶导数+矢量标准化预处理、谱区为 11 998.9cm-1~5 449.8 cm-1和4 601.3 cm-1~4 246.5 cm-1建立校正模型的检验和预测效果最佳,糙米蛋白质的近红外测定值和化学测定值之间有较高的相关性和较低的误差;其决定系数为0.9886,相对标准偏差RSD为0.021,各项误差均在0.4以下。此外,利用该模型快速无破损的测定了水稻蛋白质育种的20个杂交组合的205个F2代单株,203个单株的马氏距离值在0.3以下,达到了试验精度的要求,分析结果表明:F2代群体单株间粗蛋白含量表现出广泛的变异,大部分单株蛋白质含量介于双亲之间,出现了超高亲和超低亲的单株,最高蛋白质含量达到15.3%。【结论】利用建立的各类误差较小近红外定量分析模型,实现了对育种亲本和中间育种材料的筛选鉴定;说明了通过蛋白质含量高的稻种资源与农艺性状优良的水稻品种杂交,低世代借助近红外分析技术辅助测定蛋白质含量可能是水稻高蛋白质育种的一条有效途径。  相似文献   
48.
用PLS算法由HJ-1A/1B遥感影像估测区域冬小麦理论产量   总被引:1,自引:0,他引:1  
谭昌伟  罗明  杨昕  马昌  严翔  周健  杜颖  王雅楠 《中国农业科学》2015,48(20):4033-4041
【目的】作物遥感估产是遥感技术在农业生产中研究与应用的重点领域,能够向大田区域生产提供及时可靠的产量信息,准确地估测作物产量,对于确保国家粮食安全,制定社会发展规划,指导和调控宏观种植业结构调整,提高涉农企业与农民的经营管理水平具有重要意义,为进一步提高遥感估产精度,显示国产影像在农业估产中的应用效果。通过筛选冬小麦理论产量的敏感遥感变量,构建基于国产影像的理论产量遥感估测模型,实现区域冬小麦理论产量遥感估测,为及时了解不同生态区域冬小麦产量丰欠变化趋势提供参考。【方法】以2010年4月26日、2011年4月28日、2012年4月28日和2013年5月2日冬小麦开花期四景HJ-1A/1B影像为遥感数据,提取出13个遥感变量,以江苏省泰兴、姜堰、仪征、兴化、大丰5县作为试验采样区,于各实验区选取具有代表性的样点进行采样,并于室内进行测定,将335个实测的冬小麦理论产量样本按3﹕2比例分成建模集和验证集样本,依据估算残差平方和处于最小值确定模型所需主成分数,将决定系数、均方根误差和相对误差为模型评价参数,利用建模集样本分析了卫星遥感变量与冬小麦理论产量的定量关系,运用偏最小二乘回归算法构建及验证了以理论单产为目标的多变量遥感估产模型,将其算法模型估产效果与线性回归算法和主成分分析算法模型进行比较,并制作了冬小麦理论产量空间等级分布图。【结果】理论产量与所选的大多数遥感变量间关系密切,且多数遥感变量两两间具有极显著的多重相关性;理论产量偏最小二乘回归模型的最佳主成分数为4,且结构加强色素植被指数、归一化植被指数、绿色归一化植被指数和植被衰减指数为理论产量遥感估测的敏感变量;经建模集和验证集评价,理论产量估测模型的决定系数分别为0.79和0.76,均方根误差分别为720.45和928.05 kg·hm-2,相对误差分别为11.45%和13.92%,且估测精度比线性回归算法分别提高了25%以上和27%以上,比主成分分析算法分别提高了15%以上和16%以上,说明偏最小二乘回归算法模型估测区域理论产量的效果明显好于线性回归和主成分分析算法,且具有较强的应用能力。【结论】该模型应用结果与冬小麦理论产量实际区域分布情况相符合,为提高遥感对区域冬小麦理论产量的估测精度提供了一种有效途径,有利于大面积应用和推广。  相似文献   
49.
Residual metabolizable energy intake (RMEI) is the difference between metabolizable energy intake (MEI) and predicted production and maintenance requirements. In growing pigs from three genetic lines, namely Genex Meishan-derived dam line (GM), Synthetic Genex 3000 (SG) and purebred Large White (LW), RMEI was determined and related to behaviour by factorial Partial Least Squares analysis. Behaviour was measured by observations of daily behaviour in the pen, postures, feeding behaviour, aggressive behaviour after mixing and ease of handling at weighing. The RMEI obtained for the GM pigs was lower (P = 0.003) than that of the two other lines studied (LW and SG). This difference may result from inaccuracy in the estimation of requirements. A small proportion of these differences were explained by differences in behaviour. Indeed, standing posture, time spent in the feeder, toy manipulation, aggressive and locomotor behaviour explained part of the variation in RMEI, presumably because an increase in these physical activities induces higher energy expenditure. Vocalisations during manipulations at weighing were the only behaviour related to stress that influenced RMEI.  相似文献   
50.
该文为建立牛奶的电子舌响应信号与其表观黏度的关系,在单因素方差分析和主成分分析的基础上,提出了比较多元线性回归、逐步多元线性回归和偏最小二乘回归3种模型对牛奶表观黏度的预测效果的方法。结果显示,单因素方差分析表明体积分数对牛奶的表观黏度和各个传感器响应信号都具有极显著性的影响;主成分分析(PCA)可以用来区分牛奶的5种不同体积分数;偏最小二乘回归模型预测效果最好,模型预测值与实际值的相关系数R达到0.9659,平均相对误差(MRE)和预测均方根误差(RMSEP)分别为4.5499%和8.4645×10-5,建模最佳主成分数为3。研究结果表明,偏最小二乘回归模型是电子舌预测牛奶表观黏度的有效方法,该方法为牛奶表观黏度的科学研究提供参考。  相似文献   
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