全文获取类型
收费全文 | 6653篇 |
免费 | 613篇 |
国内免费 | 609篇 |
专业分类
测绘学 | 1962篇 |
大气科学 | 537篇 |
地球物理 | 1529篇 |
地质学 | 1341篇 |
海洋学 | 517篇 |
天文学 | 54篇 |
综合类 | 667篇 |
自然地理 | 1268篇 |
出版年
2024年 | 23篇 |
2023年 | 93篇 |
2022年 | 314篇 |
2021年 | 363篇 |
2020年 | 331篇 |
2019年 | 358篇 |
2018年 | 189篇 |
2017年 | 261篇 |
2016年 | 258篇 |
2015年 | 261篇 |
2014年 | 307篇 |
2013年 | 398篇 |
2012年 | 386篇 |
2011年 | 371篇 |
2010年 | 284篇 |
2009年 | 324篇 |
2008年 | 357篇 |
2007年 | 434篇 |
2006年 | 369篇 |
2005年 | 304篇 |
2004年 | 288篇 |
2003年 | 267篇 |
2002年 | 218篇 |
2001年 | 214篇 |
2000年 | 154篇 |
1999年 | 132篇 |
1998年 | 146篇 |
1997年 | 97篇 |
1996年 | 71篇 |
1995年 | 74篇 |
1994年 | 72篇 |
1993年 | 46篇 |
1992年 | 29篇 |
1991年 | 14篇 |
1990年 | 18篇 |
1989年 | 14篇 |
1988年 | 17篇 |
1987年 | 7篇 |
1986年 | 4篇 |
1985年 | 2篇 |
1984年 | 4篇 |
1977年 | 2篇 |
排序方式: 共有7875条查询结果,搜索用时 15 毫秒
61.
支持向量机(SVM)是近年来发展起来的机器学习的新方法,它较好地解决小样本、非线性、高维数、局部极小点等实际问题.文中研究支持向量机的拓展算法--最小二乘支持向量机(LSSVM),并将其应用于确定大面积复杂似大地水准面.通过工程实例并与神经网络模型和二次曲面多项式拟合模型相比较,验证确定区域似大地水准面的LSSVM方法的有效性. 相似文献
62.
线性最小二乘估计在对非线性函数进行线性近似的过程中会产生模型误差,而一些非线性参数估计方法可能因为函数复杂而难以求导,法方程系数矩阵秩亏或呈病态矩阵时难以求解,非线性迭代解法有时对初始值的选择存在依赖性,不恰当的初始值会导致迭代无法收敛。针对这些问题,引入了模拟退火算法,介绍了该算法的基本原理、计算步骤和收敛性,并以3个控制网平差应用为例,说明该算法具有无需求导求逆,简洁实用,易于编程等优势,并能实现全局优化,获得高精度的平差结果。 相似文献
63.
64.
65.
通过分析虚拟参考站技术和主辅站技术的不足,提出了一种新的网络RTK技术——增强参考站技术(ARS).分析了这种技术的原理并阐述了该技术中改正数的生成方法,同时,提出了一种基于RTCM编码的适合于该技术的改正数编码格式.在此基础上,分析了该技术的RTK定位精度、数据传输效率和系统可靠性,从理论上说明了增强参考站的技术优势.最后,以四川综合GPS服务网(SIGN)的子网数据对该技术进行了验证,结果表明,该技术具有高定位精度、高数据传输效率的特点,是一种理想的网络RTK技术. 相似文献
66.
67.
68.
69.
以地理信息系统为技术支持,结合在线监测技术,在VB环境下利用MapObjects控件进行二次开发建立了污水管网信息系统。该系统能对污染源排污状况及污水管网运行状况进行实时监控,是城市污水管网运行管理强有力的工具。 相似文献
70.
Artificial neural network and liquefaction susceptibility assessment: a case study using the 2001 Bhuj earthquake data,Gujarat, India 总被引:2,自引:0,他引:2
D. Ramakrishnan T. N. Singh N. Purwar K. S. Barde Akshay. Gulati S. Gupta 《Computational Geosciences》2008,12(4):491-501
This study pertains to prediction of liquefaction susceptibility of unconsolidated sediments using artificial neural network
(ANN) as a prediction model. The backpropagation neural network was trained, tested, and validated with 23 datasets comprising
parameters such as cyclic resistance ratio (CRR), cyclic stress ratio (CSR), liquefaction severity index (LSI), and liquefaction
sensitivity index (LSeI). The network was also trained to predict the CRR values from LSI, LSeI, and CSR values. The predicted
results were comparable with the field data on CRR and liquefaction severity. Thus, this study indicates the potentiality
of the ANN technique in mapping the liquefaction susceptibility of the area. 相似文献