首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
文章检索
  按 检索   检索词:      
出版年份:   被引次数:   他引次数: 提示:输入*表示无穷大
  收费全文   35篇
  免费   0篇
林业   4篇
农学   1篇
基础科学   4篇
  1篇
综合类   22篇
畜牧兽医   2篇
园艺   1篇
  2021年   1篇
  2020年   1篇
  2017年   1篇
  2016年   1篇
  2014年   1篇
  2013年   1篇
  2012年   3篇
  2011年   3篇
  2010年   2篇
  2009年   1篇
  2008年   3篇
  2007年   2篇
  2006年   4篇
  2005年   3篇
  2004年   1篇
  2003年   2篇
  2002年   2篇
  1999年   1篇
  1998年   1篇
  1996年   1篇
排序方式: 共有35条查询结果,搜索用时 140 毫秒
31.
主要对水土保持规划设计中多种软件联合应用做了初步探讨,并以卧管正视图从AutoCAD向Word中的转化为例,提出了AutoCAD图形向Word中转化的三种方法,并加以举例验证,从而解决了在水土保持规划设计中存在的难以用语言清晰、准确描述的弊端。  相似文献   
32.
运用词频统计及共现方法分析了2000~2009年国内学术期刊《财经理论与实践》所发表的2000余篇论文的所有关键词及被引情况,得出该刊近10年的学术轨迹情况、被相关期刊的引用情况、高影响力作者及高影响力论文的情况。研究结果反映了国内金融学研究领域的现状、特征及动向。  相似文献   
33.
格助词 を ,既可后续他动词表示动作、作用的对象 ,以及经过的时间 ,作宾语 ;又可后续具有移动性的自动词表示离开的起点、通过的场所 ,以及经过的时间 ,作补语。本文所谈 答える 、 分かる 这两个动词是非移动性的自动词 ,但它们有时可前接 を 作他动词用。笔者就这一特殊用法进行分析 ,并提出自己的看法。  相似文献   
34.
本文主要讨论如何利用Word的平面绘图功能绘制一些简单的平面作品.  相似文献   
35.
ABSTRACT

Soil hydraulic parameters like moisture content at field capacity and permanent wilting point constitute significant input parameters of various biophysical models and agricultural practices (irrigation timing and amount of irrigation to be applied). In this study, the performance of three different methods (Multiple linear regression – MLR, Artificial Neural Network – ANN and Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System – ANFIS) with different input parameters in prediction of field capacity and permanent wilting point from easily obtained soil characteristics were compared. Correlation analysis indicated that clay content, sand content, cation exchange capacity, CaCO3, and organic matter had significant correlations with FC and PWP (p < .01). Validation results revealed that the ANN model with the greatest R2 and the lowest MAE and RMSE value exhibited better performance for prediction of FC and PWP than the MLR and ANFIS models. ANN model had R2 = 0.83, MAE = 2.36% and RMSE = 3.30% for FC and R2 = 0.81, MAE = 2.15%, RMSE = 2.89% for PWP in training dataset; R2 = 0.80, MAE = 2.27%, RMSE = 3.12% for FC and R2 = 0.83, MAE = 1.84%, RMSE = 2.40% for PWP in testing dataset. Also, Bayesian Regularization (BR) algorithm exhibited better performance for both FC and PWP than the other training algorithms.  相似文献   
设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号