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1.
针对SIFT算法特征向量维数较高,匹配实时性较差的问题,提出一种利用线性判别分析的LDA-SIFT算法。该算法首先利用SIFT算法提取特征点并生成特征向量矩阵;然后将特征向量矩阵转换为种子点向量矩阵并为数据设置标签;接着利用线性判别分析对种子点向量进行降维;最后在低维特征空间将种子点向量矩阵转换为特征向量矩阵并在欧式空间匹配,运用RANSAC算法剔除误匹配。采用多组图像验证该算法匹配的性能,实验结果表明,LDA-SIFT算法能够有效降低特征向量维度,缩短特征匹配时间,匹配精度与降维前相近。 相似文献
2.
【目的】通过耳石形态参数对南海鸢乌贼(Sthenoeuthisoualaniensis)不同群体进行判别。【方法】采用2012年4月-2013年1月采自南海南沙群岛、东沙群岛和中沙西沙群岛周边海域灯光罩网渔获的268尾鸢乌贼耳石样本(雌性166尾、雄性102尾),通过耳石总长(TSL)、最大宽度(MW)、侧区长(LDL)、背侧区长(DLL)、吻侧区长(RLL)、吻区长(RL)、吻区宽(RW)、翼区长(WL)和翼区宽(WW)9个形态参数进行主成分分析,采用不同校正方法判别分析3个不同海域和3个不同体型群体的耳石差异性。【结果】统计并分析鸢乌贼耳石形态参数可知,南海鸢乌贼耳石具有翼区宽大、侧区次之、背区稍小、吻区长窄的形态特征。主成分分析表明,鸢乌贼的耳石长度参数TSL、LDL、DLL、WL和宽度参数MW可代替9项形态参数来描述耳石的形态特征;函数拟合结果,5项表征与鸢乌贼胴长有较强的线性函数关系。判别分析表明,比值校正法对3个地理群体判别中具有较好稳定性,总体成功率为60.4%;中沙西沙群体和微型群体的耳石形态在判别中有较好的区分度。【结论】不同群体的南海鸢乌贼耳石形态特征具有较大差异性,中、西沙群体和微型群体与其他群体存在较高的区分度。 相似文献
3.
基于PHC3.0极地科学中心水文气候数据集(简称PHC3.0数据集)的温度和盐度资料,使用聚类分析和Bayes判别分析的方法,对北纬70°以北海域的水团结构进行了分析,在北冰洋区域划分出4个水团:北冰洋表层水(ASW)、大西洋中层水(AIW)、太平洋水(PW)和北冰洋深层水(ADW)。北冰洋表层水(ASW)遍布于欧亚海盆和加拿大海盆,以低温低盐为特征。大西洋中层水(AIW)位于约200~900m深度,在北冰洋环极边界流的作用下,其影响可达到加拿大海盆。太平洋水(PW)受经白令海峡进入北冰洋的海水影响,相对高温低盐,夏季时影响显著。北冰洋深层水(ADW)在海盆中相当均匀,几乎没有季节变化,盐度约在34.95psu,温度在加拿大海盆约为-0.3℃,欧亚海盆约为-0.7℃。 相似文献
4.
利用安徽砀山气象站的2001—2013年冬半年(10月至次年4月)的观测资料,探讨霜生与气温、地温、水汽压和风速等气象要素的相关性,并基于Bayes判别方法,采用逐步判别分析,建立多套霜生自动判别模型。结果表明:(1)霜是否出现与日最低及夜间不同观测时次的气温、地表温度显著相关,当夜间气温或地表温度越低,低于霜点的可能性越大,结霜的可能性也越大。(2)通过回算性检验和独立样本的预报性检验,基于Bayes判别法的霜生模型,对霜未发生的平均判别准确率达到86.5%,对霜发生的平均判别准确率达到92.7%,其中用日最低地温、当日07时水汽压和当日07时风速所建立的三要素模型最优,对霜发生的判别准确率可达到90%以上。因此,可以将Bayes霜生判别模型与图像识别技术相结合应用于霜的自动化观测。 相似文献
5.
基于角质颚长度的头足类种类判别 总被引:6,自引:1,他引:5
本文根据2013 年8 月于舟山市沈家门东河菜场采集的5 种近海常见经济头足类(剑尖枪乌 贼、杜氏枪乌贼、金乌贼、曼氏无针乌贼和短蛸), 利用逐步判别和主成分分析法对其上、下角质颚 的各5 种长度指标(喙长、头盖长、脊突长、侧壁长、翼长)进行分析。结果显示, 这5 种头足类角质 颚长度差异显著(ANOVA: P<0.001), 其中以金乌贼的角质颚尺寸最大, 短蛸的角质颚尺寸最小。判 别分析显示, 角质颚长度适合用来划分头足类的种类, 综合判别成功率为96.2%, 其中以上颚侧壁 长、上颚头盖长和下颚脊突长对判定的贡献率最高。然而, 与之相比, 标准化后的角质颚长度则更适 合用来划分头足类的种类, 综合判别成功率达到100%, 其中以标准化下颚喙长和标准化下颚翼长对 判定的贡献率最高。主成分分析显示, 角质颚长度及标准化后角质颚长度对枪乌贼类和乌贼类的判 定成功率均达到100%.本文建立了一种基于角质颚长度判别分析法的头足类种类判定的新方法, 丰 富了头足类种类鉴定的技术手段, 为我国学者在相关领域的研究提供了基础。 相似文献
6.
尼罗罗非鱼(Oreochromis niloticus)不同月龄性状的主成分与判别分析 总被引:2,自引:0,他引:2
采用主成分与判别分析的方法,研究尼罗罗非鱼形态性状的增长规律,并判定其最佳生长季节体格与月龄的关系。选择2—5月龄尼罗罗非鱼各100尾,测量体长、头长、躯干长、体高、尾柄长、尾柄高、体宽和体重共8个性状,并对其进行主成分与判别分析。主成分分析结果表明:尼罗罗非鱼各月龄的体型特征参数间均有不同程度的正相关(P<0.05),体重与体长、体高的相关性最显著;不同月龄尼罗罗非鱼性状的主成分有所不同,主成分1:2—5月龄均相同为增重因子;主成分2:2—4月龄均为尾柄因子,而5月龄是躯干因子;主成分3:2月龄是头部因子,3—4月龄是躯干因子,5月龄是尾柄因子。通过建立判别式来判断错过最佳生长季节尼罗罗非鱼的体格与大小相符的月龄,判别结果表明,总的判别准确率为99.25%,其中2—4月龄尼罗罗非鱼的判别准确率为100%。 相似文献
7.
不同地区毛蚶群体的形态差异的比较研究 总被引:1,自引:0,他引:1
运用多变量形态度量学分析方法,采用13个形态性状,对山东省4个地区:青岛红岛、威海乳山、东营河口、东营广饶,以及辽宁省葫芦岛和海南省三亚6个不同地区的毛蚶(Scapharca subcrenata)群体间的形态差异进行了比较研究。聚类分析和主成分分析结果表明:河口群体和广饶群体形态最为接近,海南群体的趋异程度最大。主成分分析建立了3个主成分—壳质量、楯面长、前端到腹缘,其贡献率分别为:31.25%,24.46%,12.39%,积累贡献率为68.10%。判别分析结果显示,6个毛蚶群体的形态差异显著(P<0.01)。建立了6个毛蚶群体的判别函数,其判别准确率P1为82.76%~98.63%,P2为80.00%~100%,综合判别率为91.7%。研究结果为毛蚶的地理群体识别、遗传特征研究、种质资源保护与恢复提供重要的依据。 相似文献
8.
中国沿海管角螺4个自然群体形态差异的比较 总被引:3,自引:0,他引:3
运用多变量形态度量学方法,采用7个形态性状对中国北海、温州、湛江、连云港4个管角螺自然群体的形态变异进行分析研究.聚类分析和主成分分析结果表明,北海群体与湛江群体形态最为接近,而温州群体与连云港群体形态差异较大.主成分分析构建了4个主成分,其贡献率:主成分1为42.74%,主成分2为18.23%,主成分3为15.83%,主成分4为11.83%,累计贡献率为88.63%.建立了4个管角螺群体的判别函数,其判别准确率P_1为81.3%~95.6%,判别准确率P_2为75.0%~93.3%,综合判别率为87.3%.3种多元分析结果均认为,4个群体在形态上有一定程度的差异,与地理分布、环境、气候、生物饵料等因子有关,但差异尚未达到亚种水平. 相似文献
9.
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
10.