全文获取类型
| 收费全文 | 440篇 |
| 免费 | 38篇 |
| 国内免费 | 91篇 |
专业分类
| 林业 | 49篇 |
| 农学 | 52篇 |
| 基础科学 | 22篇 |
| 124篇 | |
| 综合类 | 104篇 |
| 农作物 | 38篇 |
| 水产渔业 | 28篇 |
| 畜牧兽医 | 98篇 |
| 园艺 | 23篇 |
| 植物保护 | 31篇 |
出版年
| 2024年 | 5篇 |
| 2023年 | 20篇 |
| 2022年 | 71篇 |
| 2021年 | 69篇 |
| 2020年 | 66篇 |
| 2019年 | 53篇 |
| 2018年 | 34篇 |
| 2017年 | 64篇 |
| 2016年 | 19篇 |
| 2015年 | 28篇 |
| 2014年 | 27篇 |
| 2013年 | 35篇 |
| 2012年 | 24篇 |
| 2011年 | 16篇 |
| 2010年 | 8篇 |
| 2009年 | 12篇 |
| 2008年 | 6篇 |
| 2007年 | 6篇 |
| 2005年 | 2篇 |
| 2004年 | 2篇 |
| 2003年 | 1篇 |
| 1990年 | 1篇 |
排序方式： 共有569条查询结果，搜索用时 15 毫秒
1.
[Object] To setup the hyperspectral sensing models for estimating SPAD value of cotton leaves under waterlogging stress. [Method] Irrigation and drainage controllable plots were introduced to simulate the waterlogging stress treatment in the flowering and boll forming stage, during which the change characteristics of the cotton leaf spectral reflectance and SPAD value were observed after 1 d, 3 d, 6 d, 9 d waterlogging, respectively. To find out the hyperspectral sensing models for estimating SPAD value of cotton leaves under waterlogging stress, the correlation and regression relationships between SPAD value and spectrum parameters were analyzed. [Result] (1) The SPAD value of the fourth cotton leaf from the top was significantly lower than control when suffers from waterlogging for 3 d, when waterlogged 9 d the SPAD value decreased by around 15% compared with the control. (2) The cotton suffering from waterlogged damage in the flowering and boll forming stage caused the reflection peak in green light wave band became steep, while the near infrared spectral reflectance increased, and caused the reduction of red absorption and red edge position "blue shifts", the red edge position drifts towards short wave with 4～5 nm when suffers from waterlogging for 9 d. With increase of the waterlogged days, the red edge slope and red edge area increased with a maximum value at 6 d of waterlogging, meanwhile, the skewness and kurtosis of red edge increased. (3) After waterlogging, the SPAD value of the fourth cotton leaf from the top (chlorophyll content) had a remarkable correlation with red edge slope(Dr), red edge position(λr), green peak reflection(Rg), green peak position(λg), red well position(λo), blue edge area(SDb), yellow edge skewness(Sy), yellow edge kurtosis(Ky), red edge skewness(Sr), red edge kurtosis(Kr), etc. An experience linear, polynomial and exponential models for estimating SPAD value had been built through using the Sy, Sr, Kr as independent variables, respectively, their determination coefficient (R2) were greater than 0.9, and the root mean square error (RMSE) were less than 1; and an experience binary linear regression equation for estimating SPAD value had been built through multivariate regression using the λg, SDr/SDb(VI3), Sb, Sy, Ky as independent variables, the R2 was as high as 0.973, and the RMSE was 0.393. [Conclusion] The model can be remote sensing model used as estimating leaf SPAD of cotton value under waterlogging stress. 相似文献
2.
3.
基于修正剑桥模型理论,推导了孔隙比e随土体当前应力变化的方程,同时比选了4组经典的描述渗透系数k随孔隙比变化的方程,选择了其中一组最佳的估算公式,编写ABAQUS用户子程序VOIDRI和USDFLD,以实现孔隙比和渗透系数随土体当前应力的变化。在此基础上,研究深基坑降水开挖所致的坑内外土体的变形、围护结构的变形及弯矩,得到以下结论：当考虑孔隙比随土体当前应力变化时,坑外地表沉降量、墙体的水平位移、地下连续墙的弯矩、坑底隆起量均大于孔隙比为定值时的情况;当考虑渗透系数随土体当前应力变化时,坑外地表沉降量、墙体的水平位移、地下连续墙的弯矩均小于渗透系数为定值时的情况,但同时考虑渗透系数和孔隙比变化情况时,其对坑底的隆起量的影响可以忽略不计。 相似文献
4.
以耐盐碱芸豆品种'HYD'和盐碱敏感型芸豆品种'JW'为试验材料,采用盆栽方法,用Na2CO3、NaHCO32种碱性盐按照摩尔比1∶9进行混合模拟盐碱生境,按照混合后占土壤中的质量百分比0(T0)、0.1％(T1)、0.2％(T2)、0.3％(T3)、0.4％(T4)、0.5％(T5)、0.6％(T6)浓度设计7个梯度,探讨了不同盐碱浓度处理对芸豆幼苗生长和根际土壤化学性质的影响,以期为耐盐碱芸豆品种的筛选提供参考依据.结果 表明:2个芸豆品种株高、茎粗和单株地上鲜干质量和地下鲜干质量与根长、根表面积、根体积均随盐碱浓度增高表现出先增高后降低的趋势,其中在T1处理下达到最高值,'HYD'株高较对照增加7.33％,'JW'根体积较对照增加36.05％,且'HYD'较'JW,对不同盐碱胁迫浓度的变化响应更为明显.土壤pH和电导率均随着盐碱浓度升高呈现逐渐升高的趋势,'HYD'和'JW'根际土壤有机质、碱解氮、速效磷、速效钾含量均呈现先增高后下降的趋势,其中T6处理下显著降低,'HYD'速效磷含量较对照降低14.30％,'JW'速效钾含量较对照显著降低17.98％,并且在各盐碱浓度处理下,'HYD'均高于'JW',表现出对盐碱胁迫较强的适应能力.综合分析表明,芸豆幼苗根系通过对Na+的积累与限制作用,土壤中矿质离子含量增加,提高植物对有效养分吸收以适应盐碱胁迫,故芸豆幼苗生长和根际土壤化学性质均呈现低浓度盐碱胁迫处理在一定程度上促进,高浓度盐碱胁迫处理表现为抑制. 相似文献
5.
液力偶合器三维涡识别方法及流场时空演化 总被引：1，自引：1，他引：0
精细刻画液力偶合器内部非定常多尺度三维涡结构对于揭示液力偶合器流场时空演化规律与能量损耗机理具有重要意义。该研究基于计算流体动力学理论,采用应力混合涡湍流模型多尺度解析模拟制动工况下液力偶合器三维旋涡流场。通过3种不同的涡识别方法提取涡轮内部多尺度涡系结构,从空间重构效果、阈值选择范围及敏感性角度分析不同涡识别方法的适用性。依托粒子图像测速(Particle Image Velocimetry,PIV)流场试验验证数值模拟及涡结构辨识结果的准确性与可靠性。围绕三维涡结构特征解析结果和二维流场图谱信息,分析并揭示流道内部湍流的时空演化规律及能量损耗机理。结果表明：Q准则方法的阈值选择盲目性大,难以同时识别强涡与弱涡结构,丢失很多涡结构细节特征,无法准确预测三维涡空间连续性运动趋势;?方法能够在阈值范围为0.51～0.59内辨识弱涡结构,但涡系空间重构后涡的运动趋势感不强;?L方法对阈值不敏感,在阈值范围为0.51～0.67内该方法空间涡系重构效果最好,强涡、弱涡结构特征识别度高。制动工况下涡轮内部整体流动为逆时针大尺度环流,并伴有小尺度涡流等局部流动现象,与主流涡运... 相似文献
6.
连续夹持输送式苎麻剥麻机研制 总被引：1，自引：1，他引：0
针对苎麻剥麻劳动强度大、作业工效低等问题,该研究基于横向喂入式剥麻技术的作业特点,结合苎麻剥麻的工艺要求,设计了一种连续夹持输送式苎麻剥麻机。通过对剥麻装置、夹持输送装置和换端夹持装置等关键部件的结构设计和理论分析,确定影响剥麻质量的关键因素及作业参数范围。以剥麻间隙、滚筒转速和输送速度作为影响因素,建立苎麻剥麻的鲜茎出麻率和原麻含杂率的数学模型,结合Box-Behnken试验方案进行多目标优化试验,寻求装置作业参数对苎麻剥麻的影响规律及最优参数组合。试验结果表明:滚筒转速、剥麻间隙和输送速度对鲜茎出麻率和原麻含杂率均具有极显著影响。通过多目标参数优化分析,确定最优作业参数组合:剥麻间隙4.0 mm、滚筒转速330 r/min和输送速度0.36 m/s。基于优化参数进行苎麻剥麻的生产验证试验,结果显示:鲜茎出麻率5.04%、原麻含杂率1.18%,各指标与模型预测值的相对误差均小于5%,验证了预测模型的准确性;整机生产效率142 kg/h,达到设计指标要求;苎麻纤维的含胶率22.85%,束纤维断裂强度4.56 CN/dtex,达到《苎麻》国家标准二等苎麻纤维等别。 相似文献
7.
基于多参数耦合的蓄冷温控箱冷板对流换热参数优化 总被引：2，自引：2，他引：0
蓄冷温控箱利用低温相变材料储存冷量,通过缓慢释放调节并保持箱内温度,目前仍存在冷量释放速率无法控制、剩余冷量预测难等问题,而蓄冷板表面对流换热系数直接影响冷量的释放速率。针对以上问题,搭建了蓄冷板表面对流换热系数测量试验平台,研究不同环境及蓄冷板参数对表面对流换热系数的影响。采用二次回归正交试验设计方案,探究了蓄冷区进口空气流速、进口空气温度、蓄冷板传热面积以及蓄冷板间距对表面对流换热系数的影响,并对结果进行分析,建立了表面对流换热系数二阶预测模型,获得影响表面对流换热系数大小较显著的因素及较优的参数组合。试验结果表明：各因素间存在明显交互作用,进口空气温度和蓄冷板传热面积的交互效应最大;通过响应曲面法建立的表面对流换热系数预测模型,得到最优参数组合为：进口空气流速4 m/s,进口空气温度25 ℃,蓄冷板传热面积0.455 m2,蓄冷板间距0.04 m,R2值为0.927 4,变异系数CV为5.78%。回归模型计算结果与试验结果吻合,最大误差为3.58%,平均相对误差为2.69%,表明该模型可以快速、准确地预测不同条件下的蓄冷板表面对流换热系数。试验结果为蓄冷温控箱冷量释放速率精准调控及剩余冷量预测提供参考。 相似文献
8.
基于机器学习的棉花叶面积指数监测 总被引：2，自引：1，他引：1
为实现基于机器学习和无人机高光谱影像进行棉花全生育期叶面积指数(Leaf Area Index, LAI)监测,该研究基于大田种植滴灌棉花,在不同品种及不同施氮处理的小区试验基础上,对无人机获取的高光谱数据分别采用一阶导(First Derivative, FDR)、二阶导(Second Derivative, SDR)、SG(Savitzky-Golay)平滑和多元散射校正(Multiplicative Scatter Correction, MSC)进行预处理,并结合Pearson相关系数法、连续投影(Successive Projections Algorithm, SPA)、随机蛙跳(Shuffled Frog Leaping Algorithm, SFLA)和竞争性自适应重加权(Competitive Adaptive Reweighting, CARS)筛选敏感波段,将筛选出的波段,使用偏最小二乘回归(Partial Least Squares Regression, PLSR)、支持向量回归(Support Vector Regression, SVR)和随机森林回归(Random Forest Regression, RFR)3种机器学习算法构建棉花LAI监测模型。结果表明:棉花冠层LAI敏感响应波段集中在可见光(400～780 nm)和近红外(900 nm之后)波段;对比3种机器学习算法,各预处理下RFR建立的LAI监测模型精度最高,稳定性最好,其中以FDR-SFLA-RFR模型最佳,在建模集的决定系数为0.74,均方根误差为1.648 3,相对均方根误差为26.39%;验证集的决定系数、均方根误差分别为0.67和1.622 0,相对均方根误差为25.97%。该研究基于无人机获取的棉花冠层光谱反射率,从不同光谱预处理、波段筛选及建模方法建立的模型中筛选出最佳估算模型用于棉花全生育期LAI监测,研究结果可为棉花大田精准管理及变量施肥提供依据。 相似文献
9.
针对水稻栽培和遗传育种研究中单分蘖性状高通量无损提取的实际需求,该研究提出了一种基于沙漏网络模型的单分蘖水稻关键点预测和骨架提取方法。首先,对原始图像进行批量裁剪、gamma校正和锐化卷积等预处理,获取单色背景下的水稻单分蘖图像数据集;设计水稻单分蘖各器官关键点数据标注策略,构建监督数据集。然后,构建堆叠沙漏网络架构实现叶片数固定和不固定的水稻关键点检测,引入沙漏结构整合图像的多尺度特征,结合中间监督机制整合不同沙漏模块信息。叶片数一致的情况,模型预测准确率最高可达96.48%;叶片数不一致的情况,预测准确率达到82.09%。最后,根据预测关键点及其对应的语义信息连接形成植株骨架,选取茎秆长、叶片长、穗长、叶片-茎秆夹角和茎节点位置5个表型参数对生成骨架模型的实际意义进行评估,其均方根误差依次为5.82 cm、3.09 cm、1.71 cm、3.22°和2.04 cm,证明了该方法能较好地识别水稻单分蘖关键点,为水稻骨架提取提供了一种新思路,有助于加快水稻育种速度。 相似文献
10.
针对基于主动微波遥感途径开展广域土壤湿度反演的过程中,对植被和土壤粗糙度影响难以进行有效估算的问题,该研究联合多极化雷达和原始多光谱数据源,提出一种改进的卷积神经网络(Improved Convolutional Neural Network,ICNN)方法。该方法采用不同尺寸的卷积核对原始变量进行一维卷积运算,自适应提取能反映测区土壤湿度时空差异的高级特征维;同时,去除了传统卷积神经网络结构中的池化层,保证提取的特征信息完整。试验结果表明,在边长超过100 km的四川盆地研究区域内,模型预测值与样本数据相关系数达到0.934,预测值偏差服从均值趋近于0的正态分布,均方根误差为1.45%,误差分布范围小于6.3%,结果具有较高的可靠性。该方法可为精准农业、旱涝灾害等领域的广域监测研究提供一定的支撑。 相似文献