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1.
边界识别是重力资料解释中的一项重要任务.随着重力梯度测量技术的迅速发展,重力梯度张量数据在边界识别中的应用越来越广泛.本文重点研究了随着深度的增加,边界识别能力下降,正负异常中出现假边缘的问题.另外,有些边缘检测方法对走向不同的地质体识别能力有所差异.本文对基于重力梯度张量的水平方向Theta法进行改进,通过选择合适的阈值来减少虚假异常,提出了一种改进的重力梯度全张量数据的边界识别方法(IED).通过模型试验的对比,证明该方法不再受地质构造走向的影响,对不同深度的地质体边缘检测清晰、连续,且正负异常之间无虚假边界.最后,将该方法应用于加拿大圣乔治湾的重力梯度张量资料,其结果显示了更多的地质细节. 相似文献
2.
《地球物理学报》2021,64(6)
微地震震相识别和初至拾取是水力压裂微地震监测资料处理中的两个关键步骤,其结果会对后续事件定位和压裂裂缝缝网解释产生重要影响.常规方法如STA/LTA法、模板匹配法、多道互相关法等需要提取有效信号与噪声间振幅、偏振、频率、波形相似性等方面的特征差异完成震相识别和拾取工作.本文基于深度学习技术的自动特征提取能力,根据井中微地震观测系统的多道数据源特点,提出基于U-Net的多道联合震相识别和初至拾取方法(MT-Net).方法采用具有"逐采样点"识别能力的U-Net模型,模型训练阶段以具有不同信号特征的多道微地震监测记录作为输入,以P波、S波及噪声的概率分布标签作为输出,通过设置二维卷积操作使得道内与道间的波形信息同时被自适应地学习,以满足对相邻道间波形记录处理结果高度一致性的要求;测试阶段将连续记录中的分段波形馈入模型,通过设定P波、S波概率分布曲线阈值完成单震相、双震相和噪声的波形分类,同时对含有效震相的微地震事件完成初至拾取.实际微地震资料处理结果显示,本文方法与同样基于U-Net的单道方法(ST-Net)相比,显著降低了震相识别中低信噪比事件漏拾与误拾发生的概率;同时有效避免了部分单道发生严重的初至拾取结果偏差及P、S震相误拾等情况.本文方法的识别与拾取结果整体上达到了与多道互相关法接近的水平,可满足微地震监测资料处理中实时性和准确性的要求. 相似文献
3.
跨海大桥系统受外界影响扰动,其变形伴有混沌现象发生。对桥梁变形监测数据实现了混沌识别,运用C-C法计算时间序列的延迟时间,用G-P方法求得最佳嵌入维数,通过求取的时间延迟和最佳嵌入维数对桥梁变形监测数据进行相空间重构,为混沌时间序列预测模型的建立奠定基础;基于RBF神经网络建立混沌时间序列预测模型,对实测数据进行桥梁变形水平位移预测,并与基于最大Lyapunov指数混沌时间序列预测结果以及实测数据进行对比分析。结果表明,基于RBF神经网络建立的混沌时间序列预测模型的预测结果比基于最大Lyapunov指数混沌时间序列预测模型的预测结果要好,且短期预测效果好。 相似文献
4.
针对非开挖工程工勘资料缺乏,掘进地层岩性难以判别的问题,提出一种基于非开挖泥浆性能检测与弱监督机器学习结合的典型非开挖地层岩性识别方法。结合自主设计研发的非开挖泥浆性能检测系统工程现场应用,获取非开挖掘进导向段泥浆流变性能参数和密度等敏感参数的训练样本。利用部分有标签数据与K近邻(K Nearest Neighbors,KNN)算法对所有泥浆参数训练样本进行特征标签,采用核函数映射到高维空间支持向量机(Support Vector Machines,SVM)进行分类处理,建立了以上海地区典型非开挖地层分类为目标的分类模型。将该地层识别模型应用于上海地区非开挖工程,验证其有效性。结果表明,该方法能在非开挖实时钻进条件下快速识别钻进地层,识别正确率高达96%。研究成果通过采集导向段泥浆性能参数,识别非开挖掘进段地层岩性,为非开挖扩孔阶段钻具选型、泥浆设计等提供了重要地质信息保障。 相似文献
5.
碎屑流堆积物颗粒识别和统计是碎屑流灾害的研究重点。文章基于图像处理孔隙(颗粒)及裂隙图像识别与分析系统(PCAS),以贵州纳雍普洒村崩塌-碎屑流为例,结合纳雍崩塌堆积物粒径实测结果,通过阐释识别过程中阈值、孔喉封闭半径、最小孔隙面积的参数意义,研究PCAS软件在碎屑流颗粒识别与统计中的应用,并提出了颗粒识别时这些参数的选取方法。分析结果表明:(1)PCAS能自动准确地识别碎屑流堆积物颗粒与孔隙,相比人工计数更精细,所识别堆积物各区小颗粒比重较大,0~2 m颗粒粒径各区占比都在50%以上;(2)当阈值为170(像素)时能获得精细的二值图像,颗粒与孔隙得到了准确地区分;(3)不同参数取值下获得堆积物颗粒粒径分布结果不同,碎屑流堆积物颗粒识别宜采用较大的孔喉封闭半径和较小孔隙面积,当二者比值为3/30(像素)时能更好地反应颗粒粒径分布情况;(4)PCAS具有较高的可行性,统计结果显示,各粒径含量变化趋势与人工统计相近,两种统计方法各粒径占比、分布规律基本吻合,说明利用PCAS可以实现对崩塌碎屑流颗粒粒径分布的高效便捷分析。 相似文献
6.
层状岩体由于层理面或者结构面的存在,在力学上具有横观各向同性的特点,现有的各向同性蠕变模型难以全面反映横观各向同性岩体的蠕变力学特性。为构建能够反映横观各向同性岩体的三维蠕变模型,以能反映瞬时应变、减速蠕变和稳态蠕变特征的黏弹性Burgers模型为基础,基于常泊松比假定,在三维各向同性蠕变本构方程的基础上,按照算子替换的方法,将横观各向同性柔度矩阵代替各向同性柔度矩阵,并考虑了平行和垂直层理方向岩体蠕变力学行为的差异性,推导了横观各向同性岩体的三维蠕变本构方程。根据本构方程的特点,提出了根据平行和垂直方向岩体蠕变试验结果进行三维蠕变本构模型中蠕变参数的辨识方法。将提出的模型应用于三轴蠕变试验参数辨识,从而获得了一套完整的三维蠕变参数,并与试验结果进行对比分析,从而验证了所提模型与方法的合理性和有效性。进一步,指出了传统蠕变试验设计方案的局限性,给出了横观各向同性材料蠕变试验设计建议。研究成果为研究岩体三维蠕变机制提供了新思路,可对岩体蠕变试验设计提供相应的科研支撑。 相似文献
7.
蝗虫是常见的害虫之一,对农作物和生态系统具有很大的危害,采用常规的方法对蝗虫进行监测存在一定局限性,为了有效应用海量野外影像数据实现对蝗虫实时监测,本文建立了一种基于深度学习网络的蝗虫自动识别模型。利用手机模拟摄像头获取的内蒙古锡林浩特附近草原的280张蝗虫的RGB图像,采用深度学习算法中的Faster R-CNN(Faster Region-based Convolutional Neural Network)网络结构建立了蝗虫识别模型。经验证该模型的精确度为0.756,可以较准确地将蝗虫从野外复杂环境中识别出来,与以往同类研究相比,在识别结果和实用性方面均有较大的进步。该模型是建立蝗虫实时监测系统的基础,可以为蝗虫的防治提供辅助信息,同时该网络结构还可以应用于其他害虫的识别,具有较强的推广性,拓宽了深度学习算法的应用领域。 相似文献
8.
水声目标识别技术是水声信号处理的重要组成部分,是水声信息获取与水声信息对抗的重要技术支撑。针对水声目标识别时探测数据量大、自动化程度不高、识别效率低下等问题,研究了深度学习在水声目标识别中的应用。首先,介绍了水声目标识别技术的研究现状及当前形势下面临的挑战。然后,对深度学习的网络结构原理及改进型进行了分析,并分别对深度学习在水声声信号识别领域和水声图像信号识别领域的应用现状做了阐述。最后,指出了由于受当前技术条件和水下复杂环境的制约,此方法尚且存在着不足之处。该方法为进一步优化深度学习算法、拓展深度学习技术应用范畴、提升水声目标识别效率提供了参考。 相似文献
9.
利用全国2287个气象观测站1961—2016年逐日降水资料,基于对暴雨区进行连续追踪的思路,采用暴雨相邻站点数和暴雨区中心距离确定了中国区域性暴雨过程的客观识别方法;根据区域性暴雨过程的平均强度、持续时间和平均范围构建了区域性暴雨过程的综合强度评估模型。利用该客观方法对1961—2016年中国的区域性暴雨过程进行识别,并分析其气候和气候变化特征。结果显示:我国区域性暴雨过程年均38.5次;区域性暴雨过程一年各月均可出现,但主要出现在4—9月,其中7、8月发生最为频繁,6月区域性暴雨过程持续时间长、范围广、综合强度强,这与长江中下游地区梅雨现象有关。一年中,区域性暴雨过程首次出现日期平均为3月6日,末次出现日期平均为11月14日;1961—2016年,我国年区域性暴雨过程首次出现日期呈明显提前、末次日期呈显著推后、暴雨期呈显著延长的变化趋势;年发生总频次呈微弱增多,较强区域性暴雨过程次数呈明显增加趋势;区域性暴雨过程的覆盖范围和综合强度均呈显著增大趋势。南方型区域暴雨过程变化趋势与全国的基本一致;北方型首次日期呈提前、末次日期呈推后趋势,发生频次有微弱减少趋势,覆盖范围、持续时间、综合强度均无明显变化趋势。 相似文献
10.
对山东地区2006~2017年3种地震事件--天然地震、爆破及塌陷的波形记录进行小波变换,对提取出的香农熵特征采用支持向量机LIBSVM方法进行分类识别,并设计一系列实验研究影响最终分类效果的因素。结果表明,5种影响因素--信号窗长度、小波分解方式、小波基类型、向量机算法类型、向量机核函数类型均对地震类型的分类识别结果产生一定的影响;识别率最高的3组处理方式均采用了2 000 s信号窗长度+db7小波基+υ-SVC算法的组合方式。所得的识别率较高的几种影响因素组合,在未来可应用于地震类型的实时识别,进一步提高地震类型的识别率和触发准确率。 相似文献