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11.
斑尾复鰕虎鱼群体的形态学比较 总被引:3,自引:0,他引:3
对采自丹东、大连、东营、青岛、赣榆、舟山、厦门7个斑尾复鰕虎鱼群体的可量性状和可数性状进行了主成分分析、聚类分析、判别分析和单因子方差分析.主成分分析和聚类分析结果显示东营和赣榆群体为一组,而其它群体为另一组.2组差异极为显著.主成分分析构建了4个主成分,其贡献率分别为41.30%,8.92%,8.08%和7.31%,累计贡献率为65.60%.第一主成分主要受尾柄长/尾柄高、体高/体长、头长/体长和吻至背鳍起点/体长的影响.判别分析也可将两组群体分开,东营和赣榆组与另一组没有误判,对于样本所属海域的判别,其中东营为100%,最低为青岛群体66.7%,综合判别率为85.5%;选取贡献较大的14个特征值建立判别公式,利用判别公式计算各群体的差别准确率为62.1%~100%.对形态特征参数进行单因子方差分析,计算差异系数,根据Mayr等提出的75%规则,认为两组群体已达到亚种水平,而两组群体内的形态差异为种内不同群体间的差异. 相似文献
12.
Excel强大的图表绘制和数据计算能力,为地球化学数据的处理提供了便利。在研究地球化学数据处理原理的基础之上,详细解释了三角图解,频率直方图,概率格纸图解法求异常下限,多重分形法计算异常下限,R型聚类分析和判别分析的具体计算步骤。这些方法有利于地质科技方面的研究。 相似文献
13.
作者根据雹云等强对流天气的雷达回波参数的数量特征,应用Fisher判别分析法,对待识别的强对流天气样本云作出雹云和雷雨云的定性分类判别。用该方法对成都市1982~1990年的173个雹云和雷雨云样本回波资料建模,并对1990年的13个试报样本进行检验。其判别结果与主分量分析法判别结果比较表明该方法用于雹云识别是适合的。 相似文献
14.
将现代人工神经网络方法应用于地质学的判别分析,通过实例计算表明,无论是对于两组判别分析还是多组判别分析,人工神经网络方法都是切实可行的。 相似文献
15.
南海北部海区水团的判别分析 总被引:1,自引:0,他引:1
将判别分析应用于南海北部海区的水团分析。划分为八个水团:沿岸冲淡水团(F),近岸混合水团(M),暖表层水团(WS),表层水团(S),表—次层混合水团(SU),次层水团(U),次—中层混合水团(UI)和中层水团(I)。给出了各水团在四季代表月的Bayes多组判别的系数和参数。用资料检验判别的成效.冬季和春季可达95.90%以上,夏季为94.80%,秋季是全年最低值,为92.72%。讨论了造成错判的原因,并与Fisher判别作了比较。当测值维数较低时,建议选用Bayes判别。对八个水团以及各水团两两之间差异的显著性进行了检验,证实在每个季节中各水团之间的差异,都在高度置信水平(α=0.01)上具有显著性。因而,划分为八个水团是有实际意义的,其判别式的系数和参数,可用于实际的判别和预报。 相似文献
16.
1998年夏季南海水团分析 总被引:8,自引:0,他引:8
根据 1 998年夏季“南海季风试验 ( SCSMEX)”期间所获的 CTD资料 ,使用系统聚类、Fuzzy模式聚类、Bayes判别分析和 Fuzzy分析等水团分析方法 ,对南海水体的结构和水团配置状况等进行了分析 ,划出了南海存在的 9个主要水团 ,并对各水团的温、盐度特征进行了初析。在调查期间 ,南海本地水 (南海水 )几乎控制了整个调查海区 ,而黑潮水仅出现在台湾岛的西南海域 ;海水强烈混合发生在吕宋海峡附近 ;在中南半岛以东和吕宋岛以西海域 ,表层水明显下沉 ;在南海东南部可能有来自苏禄海的海水 ,其温、盐度特征类似于吕宋海峡中的黑潮水 相似文献
17.
面向高光谱图像分类的半监督空谱判别分析 总被引:2,自引:2,他引:0
为充分利用高光谱图像蕴藏的空间信息提升分类精度,提出了面向高光谱图像分类的半监督空谱判别分析(S3 DA)算法。考虑高光谱图像数据集的空间一致性,首先利用少量标记样本定义类内散度矩阵,保存数据集同类像元的光谱近邻结构;再利用无标记样本定义空间近邻像元散度矩阵,揭示像元间的空间近邻结构和地物的空间分布结构信息。S3 DA既保持数据集在光谱域的可分性,又保存了无标记样本蕴藏的空间域近邻结构,增强了同类像元和空间近邻像元在投影子空间的聚集性,从而提升分类性能。在PaviaU和Indian Pines数据集的试验表明,总体分类精度分别达到81.50%和71.77%。与传统的光谱方法比较,该算法能有效提升高光谱图像数据集的地物分类精度。 相似文献
18.
针对当前特征提取方法不能充分挖掘高光谱影像稀疏特性的问题,提出一种基于稀疏判别分析的高光谱影像特征提取方法。首先,在线性判别分析的系数向量中引入稀疏正则项来捕获具有更强判别能力的特征,将高光谱影像映射至低维稀疏的子空间;然后,利用迭代优化方法对模型进行求解。利用Salinas和Pavia University高光谱影像进行对比实验,所提方法与分类方法结合用于影像分类时,其分类精度优于其他方法,总体分类精度分别达到97.42%和97.64%。 相似文献
19.
两性个体的有效鉴别是曼氏无针乌贼高效繁育及养殖模式(如单性养殖)建立的基础。为研究曼氏无针乌贼主要形态指标及雌雄形态差异,测量了160只F1代曼氏无针乌贼的19项可测量性状及13项标准化性状。采用聚类分析、主成分分析和判别分析方法研究了曼氏无针乌贼同生群两性间的形态差异。结果表明:两性间可测量性状和标准化性状各有10项有显著性差异(P0.05);对标准化性状经过主成分分析和R-聚类分析均显示曼氏无针乌贼的两性的差异主要集中在辅助交配器官特征,头部特征,捕食器官和肥瘦特征以及体型特征等4个方面。在此基础上,通过逐步判别法从标准化性状中筛选出3项,即左3腕长/胴长、左4腕长/胴长及左触腕长/胴长,建立了雌雄的判别方程:雄性:F1=223.42X3+165.85X4+7.951X5–108.06;雌性:F2=151.48X3+92.71X4+19.19X5–60.38。所建立的判别方程,对样本群体的综合判别率达到95.00%。利用F2代亲体测量数据对判别函数进行识别验证,综合判别率达到85.34%。在判别方程中的3个标准化性状中,左3腕长/胴长和左4腕长/胴长在两性亲体间均存在显著的差异(P0.05),表明曼氏无针乌贼的雄性在性选择的作用下,交配器官存在显著差异。 相似文献
20.
目前基于GIS的泥石流易发性(简称DFS)评价模型中,统计类型模型的因子须保证独立性,且权重受区间划分控制;线性机器学习难以处理非线性问题、而常用非线性模型调试效率低.鉴于随机森林(RF)能有效克服常用模型的诸多不足,且在DFS评价中的应用极少,首先展开基于RF的DFS评价,采用线性、RBF支持向量机、二次判别分析、RF等经贝叶斯优化的模型和26种泥石流影响因子;然后,分别以RF的相对权重排序和蒙特卡洛方法研究因子组合和建模样本变化下DFS评价的可靠性.结果表明:RF不易发和较易发区中有21个因子可指示泥石流孕育环境差异;RF的相对权重排序能有效确定易发模型的局部最优因子组合;随机样本划分导致的评价不确定性在中易发区最大,应通过提高建模样本比例和改善模型降低;RF的预测能力指标AUC为0.86、全局预测精度为0.79、F1分数为0.66、brier分数为0.14,以及它们的可靠度最优,可作为DFS定量评估的优先选择. 相似文献