全文获取类型
收费全文 | 2671篇 |
免费 | 103篇 |
国内免费 | 463篇 |
专业分类
林业 | 137篇 |
农学 | 315篇 |
基础科学 | 903篇 |
517篇 | |
综合类 | 1176篇 |
农作物 | 53篇 |
水产渔业 | 18篇 |
畜牧兽医 | 46篇 |
园艺 | 22篇 |
植物保护 | 50篇 |
出版年
2024年 | 38篇 |
2023年 | 104篇 |
2022年 | 151篇 |
2021年 | 156篇 |
2020年 | 128篇 |
2019年 | 134篇 |
2018年 | 108篇 |
2017年 | 143篇 |
2016年 | 142篇 |
2015年 | 111篇 |
2014年 | 138篇 |
2013年 | 123篇 |
2012年 | 187篇 |
2011年 | 204篇 |
2010年 | 168篇 |
2009年 | 159篇 |
2008年 | 143篇 |
2007年 | 196篇 |
2006年 | 167篇 |
2005年 | 126篇 |
2004年 | 95篇 |
2003年 | 58篇 |
2002年 | 54篇 |
2001年 | 35篇 |
2000年 | 24篇 |
1999年 | 24篇 |
1998年 | 26篇 |
1997年 | 12篇 |
1996年 | 19篇 |
1995年 | 4篇 |
1994年 | 12篇 |
1993年 | 12篇 |
1992年 | 7篇 |
1991年 | 10篇 |
1990年 | 9篇 |
1989年 | 2篇 |
1988年 | 5篇 |
1987年 | 2篇 |
1986年 | 1篇 |
排序方式: 共有3237条查询结果,搜索用时 15 毫秒
51.
为研究太阳能PV/T热电联供系统的性能和针对太阳能PV/T系统复杂的能量平衡方程,搭建了太阳能PV/T系统试验台,同时建立了基于改进灰狼优化的BP神经网络(back propagation neural network model based on improved grey wolf algorithm, IGWO-BP)预测模型,在晴朗天气下进行试验,并采用该模型对系统电功率以及蓄热水箱内水温进行预测。结果显示,晴朗日系统的电效率8.7%~12.2%、热效率51.7%;预测结果与BP神经网络预测模型、基于粒子群优化的BP神经网络(back propagation neural network based on particle swarm optimization, PSO-BP)预测模型和卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)预测模型预测结果进行比较,结果显示IGWO-BP预测模型电效率预测模型的绝对百分比误差(mean absolute percentage error, MAPE)、决定系数(determination coefficient, R 2 )、均方根误差(root mean square error, RMSE)、效率因子(efficient factor, EF)和Pearson相关系数(pearson related coefficient, r )分别为4.5E-05、0.99、0.24、0.99和1.00,在储热罐温度预测中,上述指标分别为8.90E-04、0.98、0.07、0.98、0.99,均优于其他预测模型,IGWO-BP神经网络预测模型具有更好的预测性能。研究结果可为太阳能PV/T热电联供系统性能预测与优化控制提供参考。 相似文献
52.
奶牛呼吸频率是评估环境造成的奶牛热应激程度的重要指标之一。该研究基于随机森林(random forest,RF)算法提出了适用于生产条件下的奶牛个体呼吸频率准确预测模型,为了平衡模型精度与计算效率问题,利用遗传算法(genetic algorithm,GA)、差分进化(differential evolution,DE)算法、粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法、贝叶斯优化(Bayesian optimization,BO)算法对模型超参数进行优化,并与网格搜索(grid search,GS)下的人工神经网络(artificial neural network,ANN)和极限梯度提升机(extreme gradient boosting,XGBoost)模型进行了对比分析。研究结果表明,使用融合环境参数的修正温湿指数(adjusted temperature-humidity index,ATHI)、时间区域、奶牛产奶量、泌乳天数、身体姿势以及胎次作为输入特征时,基准RF模型的预测性能最佳。在此基础上,4种智能优化算法下的RF模型性能优于GS-ANN和GS-XGBoost,其中BO-RF的综合性能最优,其决定系数、平均绝对误差、平均绝对百分比误差以及均方根误差分别为0.614、7.723、14.4%、9.737,超参数优化耗时约为DE-RF的1/220。特征重要性分析表明,输入因子对奶牛呼吸频率的影响程度不同,ATHI是影响力最高的因子,相对重要性(relative importance,RI)为0.71,其次是时间区域(RI=0.09)和奶牛产奶量(RI=0.07)。研究为奶牛生产、健康评价及牛舍环境精准调控提供了有效方法和基础。 相似文献
53.
为了提高移动式采摘机器人的控制效率和移动精度,将直流电机驱动电路引入到采摘机器人移动控制系统的设计中,并采用PID算法对移动速度进行调节,从而避免采摘机器人在移动过程中产生较大的速度波动,提高其作业时的平稳性。为了验证PID算法在采摘机器人移动控制系统上使用的可行性,模拟葡萄采摘机器人的作业环境,对采摘机器人移动过程的速度控制进行了仿真模拟,结果表明:达到速度预定目标时,PID算法比常规算法具有更快的响应速度,调节过程也更加平稳。 相似文献
54.
为解决传统小肠绒毛需要专业人员手动检测耗时耗力且存在主观性和不稳定性等问题,同时提高在复杂病理学图像中小肠绒毛检测的准确率和效率,该研究提出基于改进YOLOv5s检测复杂病理学图像下猪只小肠绒毛的方法。首先,采用串联形式的混合池化对空间金字塔进行优化,增强特征提取与特征表达,提升检测精度;然后引入一种基于注意力机制的网络模块(simpleattentionmechanism,SimAM)与Bottleneck中的残差连接相结合,使用SimAM对Bottleneck中的特征图进行加权,得到加权后的特征表示,利用注意力机制加强模型对目标的感知。试验结果表明,该研究算法的平均精度(average precision)和每秒传输帧数(frame per second,FPS)达到92.43%和40帧/s。改进后的YOLOv5s在召回率和平均精度上相较改进前提高2.49和4.62个百分点,在不增加模型参数量的情况下,每帧图片的推理时间缩短1.04 ms。与经典的目标检测算法SSD、Faster R-CNN、YOLOv6s、YOLOX相比,平均精度分别提高15.16、10.56、2.03和4.07... 相似文献
55.
56.
非均质物料质量差异较大且不可分割,组合称重定量过程中组合对象不确定,存在组合称重定量精度与组合速度的矛盾。该研究针对链式组合称重定量系统,提出以定量精度及组合效率为目标,对组合样本数和抽样数进行优化分析,达到保证组合称重定量精度下,减少数据计算量以提高组合定量速度的目的。研究表明,在相同允许组合误差下,增大组合样本数可提高组合成功概率,但组合计算量随组合样本数增加而呈指数增加。通过对服从正态分布N(100,102)的质量数据进行10 000轮组合计算发现,当组合定量目标质量为500 g,允许组合误差为0.1 g时,组合计算时间较短的组合样本数为14。并对优化组合样本数和抽样数的组合算法进行了链式组合称重定量试验验证。试验结果表明,在物料质量标准差≤30 g,允许定量组合误差为0.1 g时,优化后的组合算法与优化前遍历组合算法在定量组合成功概率总体上保持在95%左右,且优化后的算法组合计算时间减少了40%。研究结果可为非均质物料链式组合称重定量系统的研制提供参考。 相似文献
57.
基于无人机遥感影像的玉米冠层温度提取及作物水分胁迫监测 总被引:3,自引:3,他引:0
针对当前无人机热红外遥感提取冠层温度不准确、监测作物水分胁迫状况精度不高的问题,该研究以不同水分处理的拔节期夏玉米为研究对象,利用无人机获取试验区域热红外和可见光图像资料,分别采用Otsu算法、EXG-Kmeans算法和Otsu-EXG-Kmeans算法获取冠层区域图像,并对提取结果进行精度评价,而后采用最优算法求得对应作物水分胁迫指数(Crop Water Stress Index,CWSI),通过分析CWSI同土壤含水率相关关系以及CWSI日平均变化趋势来监测玉米水分亏缺状况。结果表明:1)相比于其他方法,Otsu-EXG-Kmeans算法对冠层温度提取精度更高(用户精度为95.9%),提取的冠层温度更接近实测温度(r=0.788),可以准确获取图像冠层温度。2)相比于冠层温度,CWSI与土壤含水率的相关性更高(r= -0.738),CWSI日平均变化趋势更符合实际情况,可更加精确地监测玉米缺水状况。该研究为无人机遥感精准监测作物水分胁迫状况提供参考。 相似文献
58.
59.
60.
NDVI时序相似性对冬小麦种植面积总量控制的制图精度影响 总被引:1,自引:1,他引:0
遥感技术获取的区域作物面积与作物面积统计数据间常常存在不一致的问题,这在一定程度上影响了作物分布遥感制图信息的应用。为获得与作物面积统计数据一致的高精度作物分布遥感制图信息,该研究以河北省衡水市武邑县为研究区,以时序Sentinel-2遥感影像生成的归一化差值植被指数(Normalized Difference Vegetation Index, NDVI)为研究数据,将冬小麦面积目视解译数据作为遥感提取的区域冬小麦面积总量参考,提出基于复合型混合演化算法(Shuffled Complex Evolution-University of Arizona, SCE-UA)和区域作物种植面积总量控制的NDVI时序相似性阈值优化冬小麦分布制图方法,并进行精度验证。在此基础上,进一步开展不同生育阶段NDVI时序相似性及其相似性组合的冬小麦分布提取精度对比研究。结果表明,利用全生育期NDVI时序相似性获得的冬小麦分布制图结果总量精度达99.99%以上,总体精度达98.08%,Kappa系数为0.96,可以保证遥感提取的区域冬小麦面积与冬小麦种植面积总量控制参考间的高度一致性且能获得较高的作物遥感识别精度。从不同生育阶段NDVI时序相似性及其相似性组合的冬小麦分布提取结果可知,利用出苗期-分蘖期、返青期-拔节期的NDVI时序可获得高精度冬小麦分布提取结果,而利用抽穗期-成熟期的NDVI时序数据提取冬小麦结果则精度较低,且综合不同生育阶段NDVI时序数据有利于冬小麦制图精度的提高。该研究可为高精度冬小麦分布提取和制图技术及其方案优化提供一定参考依据,也可为遥感数据和作物面积统计数据融合的大范围农作物分布遥感制图及统计数据空间化提供一定技术方法参考和思路借鉴。 相似文献