全文获取类型
收费全文 | 3417篇 |
免费 | 110篇 |
国内免费 | 499篇 |
专业分类
林业 | 199篇 |
农学 | 61篇 |
基础科学 | 1288篇 |
601篇 | |
综合类 | 1593篇 |
农作物 | 55篇 |
水产渔业 | 44篇 |
畜牧兽医 | 104篇 |
园艺 | 19篇 |
植物保护 | 62篇 |
出版年
2024年 | 97篇 |
2023年 | 201篇 |
2022年 | 296篇 |
2021年 | 292篇 |
2020年 | 264篇 |
2019年 | 200篇 |
2018年 | 98篇 |
2017年 | 138篇 |
2016年 | 149篇 |
2015年 | 156篇 |
2014年 | 154篇 |
2013年 | 187篇 |
2012年 | 176篇 |
2011年 | 182篇 |
2010年 | 201篇 |
2009年 | 236篇 |
2008年 | 192篇 |
2007年 | 184篇 |
2006年 | 160篇 |
2005年 | 102篇 |
2004年 | 91篇 |
2003年 | 45篇 |
2002年 | 51篇 |
2001年 | 43篇 |
2000年 | 22篇 |
1999年 | 26篇 |
1998年 | 28篇 |
1997年 | 14篇 |
1996年 | 16篇 |
1995年 | 11篇 |
1994年 | 9篇 |
1993年 | 5篇 |
排序方式: 共有4026条查询结果,搜索用时 15 毫秒
71.
72.
BP神经网络在焉耆盆地农田排水量 总被引:1,自引:1,他引:1
利用BP神经网络技术对焉耆盆地农田排水量进行预测。利用灰色关联度分析确定了排水量与各影响因素的关系,选取了对排水量影响最大的5个因素作为BP网络的输入,利用均匀设计方法,确定了最优的神经网络结构。估算结果表明利用BP神经网络可以准确的估算农田排水量,最大相对误差仅为-2.45%。 相似文献
73.
74.
《南京农业大学学报》2021,44(3)
[目的]奶牛个体信息的实时感知和行为分析是现代化奶牛精细养殖的必然要求,奶牛个体身份的有效识别是上述目标的前提和基础。基于奶牛生物特征(牛脸、体斑等)图像的无接触识别方法易受外界干扰、算法复杂度高,可识别的样本规模受到限制。因此,本文提出1种基于机器学习的奶牛颈环ID自动定位与识别方法。[方法]针对奶牛运动造成的颈环ID偏转问题,采用基于梯度方向直方图(HOG)特征的级联检测器结合多角度检测方法实现奶牛标牌的定位;对标牌图像进行图像增强和二值化分割等处理,得到单个字符图像;设计卷积神经网络的结构和参数,训练字符识别模型,从而完成标牌字符的识别。试验数据包括80头奶牛的1 414幅侧视图像,随机选取其中58头奶牛的图像作为训练集,其余22头奶牛的图像作为测试集。[结果]标牌定位的准确率为96.98%,召回率为80.23%,字符识别模型的准确率为93.35%,连续图像序列中奶牛个体的识别率为95.45%。[结论]识别模型对光线变化、污渍沾染、旋转角度等具有良好的鲁棒性,具有代替传统动物个体身份识别方法的潜力。 相似文献
75.
叶绿素是绿色植被进行光合作用的主要色素,是影响作物产量的重要因素之一,也是评价作物健康状况的重要生化指标。快速、准确、无损地监测作物叶片叶绿素含量,是实现作物长势和健康程度精准监测的关键。为提高作物叶绿素含量反演的精度,以冬小麦试验小区为基础,测量关中地区冬小麦叶片反射率及其对应的叶绿素含量。运用分数阶微分法计算0~2阶步长为0.1的分数阶光谱,通过灰色关联分析法提取出与叶绿素含量关联度大的特征,作为模型的输入参数。最终提取出0.6阶751、760 nm, 0.7阶744、751 nm, 0.8阶738、747 nm, 0.9阶738、750 nm, 1.0阶731、750 nm共10个与叶绿素含量关联度高的波段作为模型的特征波段。为解决BP神经网络(back propagation network)收敛速度慢、易陷入局部极小值的问题,使用遗传算法(genetic algorithm, GA)优化BP神经网络的权值和阈值,利用优化后的模型进行叶绿素含量的预测。结果表明,运用遗传算法优化BP神经网络模型反演精度较高,r2为0.952,均方根误差(RMSE)为3.64... 相似文献
76.
为研究深度学习算法在棉花叶片缺氮水平诊断上的适用性,以智能手机作为图像采集工具,利用图像处理和深度学习技术建立基于棉花叶片图像的缺氮水平分级模型,为智能化诊断棉花叶片缺氮水平的研究提供可行方案。本研究在阴天、晴天2种环境下获取了5种氮素水平的棉花叶片图像,在此基础上选取AlexNet、VGGNet、GoogLeNet、MobileNet、ResNeXt、ResNet-v2以及Inception-v3等卷积网络模型进行比较研究,并提出一种基于恒等映射和深度可分离卷积改进的ResNeXt模型来提升棉花叶片缺氮水平检测的效果。结果表明,与AlexNet、VGGNet、GoogLeNet、MobileNet、ResNeXt、Inception-v3、ResNet-v2等模型相比,本研究提出的Improved-ResNeXt模型在对棉花叶片图像的缺氮水平分级时取得了最佳效果,该模型的识别准确率、平均精确率、Kappa系数分别达到了97%、97%、0.96。使用本研究提出的Improved-ResNeXt模型可以有效地解决棉花叶片的缺氮水平诊断问题,且对阴天、晴天2种光照条件下的棉花叶片数据有良好... 相似文献
77.
针对辽宁省设施农业产业存在的日光温室数量和面积数据不精准问题,采用高分二号(GF-2)卫星数据,应用卷积神经网络方法进行温室识别应用研究。选取不同的尺寸标准将图像数据分割成碎片,分析截断率进而确定最优切片尺寸;将不同区域图像数据进行数据增强处理和颜色校准,降低图像数据和温室特征的复杂度;采用Segnet、Deeplab v3+、Unet 3个语义分割模型进行日光温室识别模型构建和模型融合研究,最后将识别后的切片数据应用闭操作完成识别结果的拼接,同时统计出温室的数量、面积、位置等信息。经初步分析模型识别效果较好,能够科学量化日光温室情况,从而为相关工作提供数据支撑。 相似文献
78.
79.
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