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991.
针对测绘领域中函数模型为非线性函数的线性组合的特殊结构,本文提出了基于Moore-Penrose广义逆和立体矩阵的可分离非线性最小二乘解算方法。该方法首先利用变量投影算法消除可分离非线性模型中的线性参数,将包含两类参数的原非线性优化问题转化为仅含有非线性参数的最小二乘问题。然后,基于Moore-Penrose广义逆矩阵的微分和立体矩阵理论计算最小二乘目标函数的一阶导数,进而采用非线性优化的LM方法求解非线性参数的最优估值。最后,根据最小二乘方法求解线性参数的最优估值。通过指数函数模型拟合和机载LiDAR全波形参数求解试验与传统参数不分离优化方法进行对比,结果表明,基于Moore-Penrose广义逆和立体矩阵的可分离非线性最小二乘解算方法对待求参数初值依赖性低,同时避免了迭代过程中线性参数导致的病态问题,算法稳定性好,为测绘领域中可分离非线性最小二乘问题的解算提供了一种思路,也拓展了可分离非线性最小二乘方法的应用。 相似文献
992.
合成并研究了铬黑T 形成树脂分离富集地质标准样品中的钌、铂、铑,获得了最佳实验条件。结果表明: pH = 2. 00 的盐酸溶液作为介质、温度为293 K、流速v≤1. 0 mL·min - 1、柱高h≥10. 0 cm,铂、铑、钌吸附率均在95%以上; 在293 K,使用40 mL 的pH 2. 00 盐酸- 3%硫脲溶液静态洗脱或以1. 0 mL·min - 1的流速进行动态洗脱,洗脱率均在95%以上。树脂对铂、铑、钌的吸附过程符合拟二级动力学模型。实验条件下的标准回收实验,回收率均> 95%。对地质标准样品进行了分析测定,相对误差均< 7%。铂、铑、钌的相对标准偏差分别是铂: 0. 852 0%和0. 325 0%; 铑: 4. 20%和 4. 89%; 钌: 1. 24%和1. 79%。铂、铑、钌的检出限分别为3. 55 × 10 - 6 μg·mL - 1、6. 23 × 10 - 7 μg· mL - 1、1. 92 × 10 - 5μg·mL - 1。该方法的准确度和精密度较高。 相似文献
993.
994.
995.
996.
997.
研究太阳分离活动体光谱不对称轮廓的“多云模型”方法和应用 总被引:4,自引:0,他引:4
本提出了处理分离的太阳活动体光谱不对称轮廓的一种方法-“多云模型”方法。在某些假设和一定的近似条件下利用本提出的方法可同时得到太阳多个分离活动体的视向速度v,多普勒线宽ΔλD和线心光学深度τ0,源函数S的近似值。章给出了该方法的几个应用实例并进行了讨论。研究表明,计算所得的v和ΔλD的值是较为可靠的,二云模型是处理由两个分离活动体沿视线重叠而产生的不对称轮廓较为有效的方法。 相似文献
998.
基于时间尺度分离,利用NCEP第2代气候预测系统 (CFSv2) 每年4月起报的夏季月平均预测资料, 结合实际观测资料和再分析资料,对江淮流域及华北地区夏季降水距平百分率进行降尺度预测。将预测量和预测因子分为年际分量和年代际分量,在两个时间尺度上分别建立降尺度模型,两个预测分量之和为总预测量。对1982—2008年拟合时段的夏季降水距平百分率的回报结果表明:降尺度预测结果相对于原始模式结果预测技巧显著提高。降尺度预测与实况降水在江淮流域和华北地区的空间相关系数最大值超过0.8,多年平均值也分别提高到0.53和0.51;时间相关在每个站点也显著增强,相关系数为0.38~0.65。对2009—2013年进行独立样本检验,结果表明:降尺度模型能较好地预测出该时段的降水异常空间型态。同时,该模型对2014年夏季降水长江以南偏多、黄淮地区偏少的分布形势也有一定预测能力。 相似文献
999.
针对输入非线性方程误差系统,即输入非线性受控自回归系统,研究了基于过参数化模型的多新息辨识方法和基于过参数化模型的递阶多新息辨识方法;研究了基于关键项分离原理的多新息辨识方法;使用辨识模型分解技术,研究了基于关键项分离原理的两阶段多新息辨识方法和三阶段多新息辨识方法.这些方法可以推广到其他输入非线性方程误差系统、输入非线性输出误差类系统、输出非线性方程误差类系统、输出非线性输出类系统、反馈非线性系统等.同时,给出了几个典型辨识算法的计算量、计算步骤和流程图. 相似文献
1000.
为从海洋微生物中获取天然α-葡萄糖苷酶抑制活性(α-glucosidase inhibiting,α-GI)化合物,对一株前期研究发现具有α-GI活性的细菌进行鉴定和培养条件优化,并对其代谢产物进行分离,获取和鉴定其活性化合物。通过形态学观察和16S r DNA测序鉴定活性菌株HY95为波茨坦短芽孢杆菌(Brevibacillus borstelensis);采用分析单因素和正交试验选取菌株的最佳培养条件为:2.5%(V/V)的接种量,130 r/min的摇床转速,28℃恒温培养60 h。经优化后的MB培养基中:蛋白胨5.00 g/L,酵母粉1.50g/L、氯化钠9.725 g/L,pH 7.5;以生物活性测试为导向,用化学方法(薄层色谱、高效液相色谱)对其中的活性组分进行分离纯化,并经核磁共振氢谱分析确定得到一个α-GI活性化合为环(苯丙氨酸-酪氨酸),其对α-葡萄糖苷酶的抑制率为53.72%±4.92%。为α-GI活性化合物的筛选提供了一个极有开发前景的途径和来源。 相似文献