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In response to customer concerns related to gluten strength in commercial baking, the Canadian Grain Commission assessed whether the Canadian Short Process (CSP) test bake method was generating useful data related to intrinsic strength of wheat varieties. Assessment of CSP loaf volume data for Canadian variety trials spanning 2003 to 2013 showed very little correlation with dough strength parameters as measured by farinograph and extensigraph. A lean no time (LNT) test baking method was developed that can better discriminate genotypes and provide objective indicators of the effect of intrinsic dough strength on baking quality. From early method development, through method validation and verification using diverse sets of samples targeting different Canadian wheat classes and grown in three different crop years, results showed the LNT method to be more discriminating and easily adopted by other laboratories. In 2015, the LNT method was adopted as the method of choice in future Canadian variety registration trials. The LNT method is fast, simple and well-suited to high throughput test baking conditions encountered in the evaluation of large numbers of breeder lines. A new objective parameter, loaf top ratio, was also introduced and found to correlate well with dough strength and dough handling properties. 相似文献
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猪胴体瘦肉率(LMP)是评价猪肉品质的重要指标之一,在生产线上快速而准确地预测出其数值并进行分级是并不可少的。目前,国内大部分厂家依然采取屠宰后人工称重测量的方法,耗时耗力,且存在相当大的误差。为此,随机抽取了116头皖北地区商品猪,选定眼肌面积、背膘厚及腿臀比作为参考数据,以Mat Lab工具箱作为研究工具,利用BP、Elman和RBF等3种不同的神经网络建立预测模型,统计后进行比较分析。实验表明:3种模型的神经网络均可用于瘦肉率预测,但RBF网络误差最小,训练速度最快,学习能力最强,最适合用于建立瘦肉率的预测模型。 相似文献
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【目的】我国是猪肉生产及消费的大国,近年来,猪肉价格波动呈现频率加快、幅度增大的趋势。猪肉价格波动不仅增加农户收益的风险性,也在一定程度上影响广大民众的生活。正确识别猪肉价格波动的影响因素并对猪肉价格波动进行科学预测,有助于确保市场健康平稳运行。【方法】运用多维关联规则定量分析生猪养殖加工产业链、替代品市场、宏观经济环境变化、突发性事件和国际市场环境等5方面共16种因素与猪肉价格波动的关联和影响程度,将挖掘得到的高相关因素作为模型输入变量,运用支持向量回归机构造提前多步的猪肉价格波动预测模型。【结果】与猪肉价格波动关联程度最高的前3位因素是生猪疫病、生猪价格和仔猪价格,置信度分别为1.00、0.93和0.82;对猪肉价格影响程度最大的前3位因素是生猪疫病、猪肉产量和出栏猪肉量,提升度分别为1.84、1.67和1.67。相较于基准预测模型,将12个高相关影响因素作为模型输入,均方根误差减少29.11%,平均绝对百分比误差减少16.00%。【结论】使用多维关联规则进行变量筛选,不仅能减少模型的变量个数,还能有效提高模型的预测精度。鉴于生猪疫病对猪肉价格波动的关键影响作用,政府相关管理部门应... 相似文献
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基于神经网络的猪肉新鲜度检测分级系统 总被引:3,自引:0,他引:3
首先,应用CCD光电检测技术对可表征猪肉新鲜度的多个特征量进行检测;然后,利用数字图像处理技术对检测到的特征量进行处理;最后,利用神经网络技术研究非相干微量参数的多数据融合检测方法,从而实现对猪肉新鲜度检测分级辨识。 相似文献
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数字图像和逐步回归客观评定冷却猪肉肉色 总被引:4,自引:1,他引:4
为开发准确、快速的猪肉肉色质量客观评定方法,研究了数字图像处理和和逐步回归模型对冷却猪肉肉色客观评定分级的效果.对宰后冷却24 h的猪删体,切开第3~4肋骨间背最长肌,发色60 min,数码相机获取数字图像处理后提取断面肉色参数(L *、a *、b *、Chroma、Hue angle).提取的80头猪胴体背最长肌肉色参数经逐步回归建立了肉色评定模型.结果表明,数字图像处理后提取肉色参数建立的逐步回归模型评定冷却猪肉肉色分值的效果优于BP人工神经网络模型;若以|评定肉色分值-感官肉色分值|≤0.3为评定正确判断标准,前者评定正确率为78.8%,后者为60.4%; 前者与本试验评定正确率最高的单个感官评定人员相比(78.2%),差异不显著(P>0.05).因此,数字图像处理可有效地对冷却猪肉肉色进行客观评定. 相似文献
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