全文获取类型
收费全文 | 3893篇 |
免费 | 697篇 |
国内免费 | 875篇 |
专业分类
测绘学 | 612篇 |
大气科学 | 821篇 |
地球物理 | 1130篇 |
地质学 | 1253篇 |
海洋学 | 627篇 |
天文学 | 33篇 |
综合类 | 313篇 |
自然地理 | 676篇 |
出版年
2024年 | 5篇 |
2023年 | 49篇 |
2022年 | 137篇 |
2021年 | 163篇 |
2020年 | 213篇 |
2019年 | 177篇 |
2018年 | 178篇 |
2017年 | 207篇 |
2016年 | 205篇 |
2015年 | 241篇 |
2014年 | 221篇 |
2013年 | 369篇 |
2012年 | 275篇 |
2011年 | 235篇 |
2010年 | 215篇 |
2009年 | 265篇 |
2008年 | 270篇 |
2007年 | 261篇 |
2006年 | 241篇 |
2005年 | 199篇 |
2004年 | 174篇 |
2003年 | 158篇 |
2002年 | 146篇 |
2001年 | 105篇 |
2000年 | 94篇 |
1999年 | 83篇 |
1998年 | 89篇 |
1997年 | 69篇 |
1996年 | 50篇 |
1995年 | 59篇 |
1994年 | 58篇 |
1993年 | 57篇 |
1992年 | 45篇 |
1991年 | 35篇 |
1990年 | 26篇 |
1989年 | 22篇 |
1988年 | 11篇 |
1987年 | 13篇 |
1986年 | 10篇 |
1985年 | 8篇 |
1984年 | 3篇 |
1983年 | 5篇 |
1982年 | 2篇 |
1977年 | 1篇 |
1976年 | 1篇 |
1974年 | 1篇 |
1973年 | 5篇 |
1972年 | 4篇 |
1971年 | 1篇 |
1954年 | 1篇 |
排序方式: 共有5465条查询结果,搜索用时 31 毫秒
91.
针对目前基于近景摄影测量方法构建建筑物立面模型过程中因密集影像匹配(DIM)点云噪声所引起的建筑物立面TIN网格模型畸变问题,本文借鉴机器学习中样本学习的思想,对建筑物立面进行了分类并对DIM点云提出了相应的滤波方法,以达到去除DIM点云噪声和改善其TIN网格模型畸变的目的。其中,针对平面结构立面,采取先对点云样本进行学习计算构建数学立面模型所需参数,再对该立面模型设定阈值并对其点云进行滤波处理的方法;针对曲面结构立面,则结合DIM点云特性先将点云样本分类标记归为立面点与非立面点,再进行样本特征值学习,使用Logistic回归算法迭代计算求解最佳回归系数,从而构建滤波分类器的方法对立面点云进行滤波处理。试验结果表明,本文滤波处理方法能将立面DIM点云噪声有效识别并去除,而且使用该方法处理后所得点云构建的建筑物立面TIN网格模型精细化程度得到有效提高,模型质量得到明显改善。 相似文献
92.
合成孔径雷达(SAR)图像配准时,由于受到乘性散斑影响,匹配算法的性能受到限制。SAR-SIFT使用ROEWA算子代替差分算法计算梯度,对SAR图像的散斑具有一定的稳健性。为了进一步抑制散斑噪声,本文提出了基于SAR-SIFT改进的SAR图像配准算法。利用非线性扩散滤波生成SAR图像的非线性扩散尺度空间,在非线性尺度空间不同尺度层上计算对应的SAR-Harris函数。为了使非线性尺度空间对散斑噪声具有稳健性,在其构造过程中的梯度信息采用ROEWA算子计算。此外,利用相位一致性信息去除初始关键点中由散斑引起的虚假点。多源、多极化、多时相的SAR图像试验结果表明,与SAR-SIFT算法相比,本文算法对散斑噪声更具稳健性,提高了图像匹配性能。 相似文献
93.
94.
95.
针对传统最小二乘回归未能顾及数据的空间特性,且无法度量模型自变量与因变量相关性的空间变异特性的问题,本文提出利用地理加权回归方法分析小微地震频次与地形因子相关度的空间异质性。以四川地区的地震监测资料、DEM为实验数据,选取地形复杂度、坡度变率、坡向变率和地面曲率为自变量,地震发生频次为因变量,构建地理加权回归模型,并进行回归系数的空间变异分析。实验分析发现,地震频次与地形因子具有一定的相关性:地形复杂度与地震频次相关性最强;坡度变率、沟壑密度、剖面曲率与地震频次的相关性依次减弱;不同空间位置的地形因子和地震频次的相关性具有较明显的空间异质性。实验结果表明,地理加权回归可以有效地度量分析地震频次与地形因子相关度的空间异质性,研究结果可为地震及次生灾害的分析与预报提供辅助决策参考。 相似文献
96.
地磁低点时间在空间分布上的主要特征是随着经度变化而变化。为了求出这种变化关系的解析式,首先使用国家地磁台网的数据计算甘肃省近三年13个地磁台站的低点时间序列和低点时间的期望,并绘制了低点时间序列的频次分布图和概率密度曲线;然后对低点时间与台站经度的关系做线性回归,并指出这个线性回归方程应无限趋近于"格林尼治时间-经度"关系式。文章第一次提出台站经度与地磁Z分量低点时间的关系式,并提出它的趋近方程。各台站低点时间的期望就是地磁低点时间的正常背景值,它是判定地磁低点时间异常与否的参考标准。本文的工作完善和发展了丁鉴海先生的地磁低点位移法。 相似文献
97.
向量式有限元是以向量力学为基础的一种新的结构分析方法,在处理结构大变形等复杂行为时具有较大的优势。基于向量式有限元理论建立了黏滞阻尼单元,对附加黏滞阻尼器的平面钢框架结构进行了抗竖向连续倒塌动力分析,结合拆除构件法,采用MATLAB编制可以考虑初始变形的瞬时卸载法程序,实现结构在构件拆除前的静力分析和构件拆除后动力分析的全过程统一。研究了阻尼器布置位置和参数在结构抗竖向连续倒塌中的性能需求,以失效点竖向位移时程曲线、梁端转角、动力放大系数和结构塑性铰分布为参考指标,对比分析布置阻尼器前后钢框架结构的抗连续倒塌能力。结果表明向量式有限元是一种研究结构竖向连续倒塌动力响应的有效方法,合理布置阻尼器能够有效控制剩余结构的变形和振动,降低构件内力,减少塑性铰个数,较大地提高结构的抗竖向连续倒塌能力。 相似文献
98.
新安江模型河网汇流参数Cs对洪峰模拟影响较大,目前Cs的确定需依赖于大量的历史数据,因此Cs的确定成为无资料地区和资料匮乏区水文模型应用中亟需解决的棘手问题.本文基于参数的物理意义,通过自相似河网结构的假定,构建Cs与河网形态、流域下垫面特征的相关联系,提出基于河链蓄量方程的Cs估算方法,对半干旱、半湿润和湿润地区等不同水文气象分区的11个流域的Cs值进行推算并代入新安江模型中进行模拟,经比较发现,11个流域子流域Cs计算均值与新安江模型率定结果相近,说明该Cs计算方法是合理的.选取陈河、屯溪两个典型流域研究单元流域属性对Cs的影响,由结果可以看出Cs与流域面积、河链数、河宽呈正相关,与单元流域距离出口的远近呈负相关,这表明流域分块后各单元流域Cs值不一致,而新安江模型中采用相同Cs值对不同单元进行调节必然会造成汇流计算的误差.为进一步提高该方法在无资料地区的应用效果,将新安江模型汇流模块修改为每个单元使用对应的Cs计算值进行滞后演算,以陈河和屯溪流域为例采用新安江模型Cs率定值、Cs计算均值以及修改后新安江模型3种不同方案进行模拟比较,从模拟结果可以得出,修改后的模型具有明显优势,将模型参数与下垫面条件建立了联系,模型物理机制提高且参数的独立性增强,对于新安江模型在无资料地区的应用具有重要的指导意义. 相似文献
99.
为探讨形态性状对体质量的影响,指导毛蚶的选育,以毛蚶天津群体为研究对象,测量壳长、壳宽、壳高、体质量,并进行统计分析。结果表明,壳宽是体质量的主要影响因子,其与体质量的相关系数为0.953,直接作用为0.505,间接作用为0.448,壳长、壳高间接作用分别为0.483、0.480,综合决定系数为0.706 6。毛蚶体质量多元回归方程为Y=-40.8+0.438X1+1.124X2+0.469X3,R2=0.924;以壳宽为自变量,体质量回归方程为:Y=5.443×10-3X22.519,R2=0.937。 相似文献
100.
Parametric uncertainty assessment of hydrological models: coupling UNEEC-P and a fuzzy general regression neural network 总被引:1,自引:1,他引:0
Due to the complicated nature of environmental processes, consideration of uncertainty is an important part of environmental modelling. In this paper, a new variant of the machine learning-based method for residual estimation and parametric model uncertainty is presented. This method is based on the UNEEC-P (UNcertainty Estimation based on local Errors and Clustering – Parameter) method, but instead of multilayer perceptron uses a “fuzzified” version of the general regression neural network (GRNN). Two hydrological models are chosen and the proposed method is used to evaluate their parametric uncertainty. The approach can be classified as a hybrid uncertainty estimation method, and is compared to the group method of data handling (GMDH) and ordinary kriging with linear external drift (OKLED) methods. It is shown that, in terms of inherent complexity, measured by Akaike information criterion (AIC), the proposed fuzzy GRNN method has advantages over other techniques, while its accuracy is comparable. Statistical metrics on verification datasets demonstrate the capability and appropriate efficiency of the proposed method to estimate the uncertainty of environmental models. 相似文献