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101.
102.
103.
加权空间模糊动态聚类算法在土壤肥力评价中的应用 总被引:7,自引:0,他引:7
【目的】改进和提高空间模糊聚类算法。【方法】首先利用层次分析法得到各属性的权值,然后将权值与空间模糊动态聚类法相结合,最后利用概率统计中的F分布来确定最佳分类,以提高空间模糊聚类算法的智能性。【结果】加权空间模糊动态聚类算法与基于模糊等价关系的传递闭包方法进行比较表明,当λ取0.993时,F值最大,分类效果最好。此时,加权的F值为4.898,未加权的F值为2.957,说明加权的类间的差距比未加权的明显,即该算法聚类准确率要明显高于未加权的模糊聚类算法。【结论】将其改进的算法运用到精准农业的土壤肥力评价中,试验结果与实际情况相符,证明了该算法的有效性。 相似文献
104.
沙田柚果园土壤铜素的含量及其剖面分布特征研究 总被引:3,自引:0,他引:3
对广西沙田柚主产区果园21个0-30cm表层土壤样品和12个土壤剖面的36个土壤样品进行了有效铜及全铜含量测试分析。结果表明,沙田柚果园的表层土壤有效铜含量范围是0.18~23.93m g/kg,平均值为3.33m g/kg,高过广西耕地土壤有效铜的平均含量及柑桔园土壤有效铜的适量范围;土壤全铜含量在5.71~71.35m g/kg之间,平均值为29.36m g/kg;果园表层土壤有效铜含量主要受土壤pH和有机质含量影响;在土壤剖面中,土壤有效铜及全铜含量随土壤剖面层次的加深而减少。 相似文献
105.
大数据背景下产生了海量图像数据,传统的图像识别方法识别玉米植株病害准确率较低,已远远不能满足需求。卷积神经网络作为深度学习中的常用算法被广泛用于处理机器视觉问题,能自动识别和提取图像特征。因此,本研究提出一种基于数据增强与迁移学习相结合的卷积神经网络识别玉米植株病害模型。该算法首先通过数据增强方法增加数据,以提高模型的泛化性和准确率;再构建基于迁移学习的卷积神经网络模型,引入该模型的训练方式,提取病害图片特征,加速卷积神经网络的训练过程,降低网络的过拟合程度;最后将该模型运用到从农田采集的玉米病害图片,进行玉米病害的精确识别。识别试验结果表明:使用数据增强与迁移学习的卷积神经网络优化算法对玉米主要病害(玉米大斑病、小斑病、灰斑病、黑穗病及瘤黑粉病)的平均识别准确度达96.6%,和单一的卷积神经网络相比,精度提高了25.6%,处理每张图片时间为0.28s,比传统神经网络缩短了将近10倍。本算法的精确度和训练速度上比传统卷积神经网络有明显提高,为玉米等农作物植株病害的识别提供了新方法。 相似文献
106.
试验研究日粮中添加饲料级β-甘露聚糖酶对肉仔鸡生长与生产性能的影响。选择体重、健康状况基本一致的AA肉仔鸡360只,随机等分为试验组与对照组2个组,每组设3个重复,每重复60只,试验组饲喂在基础日粮中添加0.01%含50000 u/g的饲料级β-甘露聚糖酶的日粮,进行为期42 d的试验。结果表明,与对照组相比,试验组日增重提高10.40%(P〈0.05);料重比降低7.14%(P〈0.05);死淘率降低24.77%(P〈0.01),试验组毛利润高于对照组4.79元,提高幅度为17.95%。说明在日粮中添加饲料级β-甘露聚糖酶可显著提高肉仔鸡的生长性能,提高养殖经济效益。 相似文献
108.
110.
基于作物生长模型和遥感数据同化的区域玉米产量估算 总被引:11,自引:7,他引:4
为了将遥感观测到的玉米生长期间作物冠层方向反射波谱的时间序列变化信息用于区域玉米产量估算,该文将时间序列中分辨率成像光谱仪(moderate resolution imaging spectroradiometer,MODIS)数据和高空间分辨率LandsatTM遥感观测数据相结合,以叶面积指数(LAI)作为耦合作物生长模型(crop environment resource synthesis-Maize,CERES-Maize)和植被冠层反射率模型(scattering by arbitrarily inclined leaves,SAIL)的关键参数,提出了将耦合模型与时间序列遥感观测数据同化进行区域玉米产量估算的方案。该文选择吉林省榆树市为研究区,采用MODIS和LandsatTM2种尺度数据集,利用SCE-UA(shuffled complex evolution method developed at the University of Arizona)算法分别进行玉米产量同化估产研究,得到玉米单产空间分布的估计结果,结合遥感估算的种植面积求算榆树市玉米总产量。结果表明,与玉米统计总产量相比,2007、2008和2009年遥感数据同化估算的总产量误差分别为9.15%、14.99%和8.97%;与仅利用CERES-Maize模型模拟得到的产量误差相比,3a间遥感估算总产量的误差分别减小了7.49%、1.21%和5.23%,且采用MODIS和TM遥感数据估算的玉米产量表现了其空间差异性。利用榆树市3a间玉米产量的明显差异,分析了时序遥感数据对作物长势和产量变化信息的表达能力,同年份内时序归一化差值植被指数越大,对应的玉米产量越高;年际间遥感观测反射率的差异通过数据同化方法能够反映年际间玉米产量差的变化。该文提出的玉米估产方案为将来进一步结合多源遥感数据、植被冠层反射率模型与作物生长模型进行区域玉米估产研究提供了参考。 相似文献