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61.
土壤遥感分类识别推理决策器的设计 总被引:5,自引:0,他引:5
介绍了干旱区土壤遥感分类识别推理决策器的设计原理与实现方法。在用TM遥感图像对土壤类型进行非监督分类的基础上,建立了正向推理与逆向推理相结合的推理机制,对土壤类型进行分类识别决策。用知识表示的产生式规则与框架式规则相结合的数据结构表示土壤学专家的土壤分类识别知识。用像结构模式建立了土壤分类识别的规则,构造了土壤分类判决树,并用典型像例模式进行了各类型土壤判据文件的组织。用该方法对新疆天山北麓阜康试验区的土壤分类识别进行了试验研究。结果表明,该方法分类精度可靠,为干旱区土壤分类识别开辟了一条新的途径。 相似文献
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63.
64.
特征参数的抽取,是实现地形图中点状符号自动识别的关键。本文根据点状符号在扫描图中可能出现的旋转、缩放等情况,归纳和总结出了4种易于计算的不变性特征,并给出了这些特征的提取方法和部分实验结果。这4种特征参数是:复杂度——用以描述符号外围的复杂程度;扁率——用以反映符号的扁平程度;比重——符号的黑色部分在其整个覆盖区域中所占的比例;偏心率——用以反映符号重心与符号的几何中心的偏离程度。这4种特征参数具有旋转不变性和大小不变性,且便于提取、容易计算。 相似文献
65.
关于若干化探数据处理方法的讨论 总被引:11,自引:3,他引:11
化探数据处理中的系统误差校正和异常识别方法很多,移动标准化法、分区标准化法和衬度系数法是其中的几种方法,主要对这几种方法做了简单的介绍并对其效果进行了对比,最后着重讨论了C型变换法的优点。 相似文献
66.
利用一种新的神经网络模型识别点状地图符号 总被引:1,自引:0,他引:1
黄文骞 《武汉大学学报(信息科学版)》1996,(1)
着重讨论了用一种新的神经网络模型识别点状地图符号的过程,主要包括网络的结构特点和学习算法以及学习训练过程,并验证了用该网络进行点状地图符号识别的有效性。 相似文献
67.
灰色系统GM模型在地下水动态异常识别中的应用 总被引:2,自引:1,他引:2
本应用灰色系统理论的GM模型对地下水动态资料进行了异常识别,发现在1981年河北宁晋MS5.8级地震、1983年荷泽MS5.9级地震、1985年河北任县MS5.0级地震前,有明显的异常显示,通过选择不同建模数据个数及外推个数,发现对豫01井五日均值资料建模处理,选择2个月的数据10天滑动逐次建模识别的异常较清楚。同时对所建模型的精度进行了分析,证明该方法在本区豫01井、鲁05井资料处理及前兆异常 相似文献
68.
69.
The Expert System For Earthquake Prediction (ESEP) is summarized in this paper. ESEP embraces three subsystems: long-middle
term prediction system, annual prediction system and middle-short term prediction system. Each of the subsystems is composed
of seven modules: the controlling module, the data base module, the expert knowledge base module, the method base module,
the fact preparation module, the reasoning and decision-making module and the plotting and displaying module.
The reasoning model ESEP/R and the knowledge expression model ESEP/K are set up in the ESEP, and new evidence combinations,
CON (confine), W (weigh), and SYN (synthesize), have been proposed. The distinctive features of the ESEP are: (1) systemized;
(2) several experts’ knowledge can be synthesized; (3) a large amount of data and experts’ experience is embraced; (4) four
reasoning models and the synthetic decision-making technic are adopted; (5) several software environments are used; (6) modularization;
and (7) possessing the friendly user interfaces.
The Chinese version of this paper appeared in the Chinese edition ofActa Seismologica Sinica,14, 1–8, 1992. 相似文献
70.
本文介绍一种用于沉识相分析的新型智能模式识别方法──神经网络模式识别方法。该方法利用关键井研究建立的测井相与地质相的对应关系作为识别模式,通过向识别模式学习获得模式识别智能知识,从而利用这些智能知识识别未知井、未知点的微相类型。本文方法成功地应用于中原油田文留地区沙四段沉积微相的识别与划分。 相似文献