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131.
针对当前人工采收西兰花存在季节性劳动力需求强、劳动强度大以及成本高等问题,该研究基于西兰花的农艺特性与形态特征设计了一种西兰花选择性采收作业平台,旨在能够实现对西兰花的自主识别切割作业。首先,该平台采用“识别-采收”一体化作业模式,通过对采收作业平台的关键部件进行设计与选型,建立了西兰花的视觉识别系统和定心切割机构。其次,根据西兰花茎秆与割刀之间的相互作用关系,采用对数螺线作为切割曲线设计了一种等滑切角割刀,确定了割刀滑切角40o、切割半径135 mm、割刀长度260 mm等关键切割参数。根据西兰花茎秆的材料属性参数,基于ANSYS Workbench/LS-DYNA软件对茎秆切割过程进行显式动力学仿真分析,以割刀刃角和转速为控制因子,以最大切割力为试验指标,利用正交试验优化设计,确定了茎秆切割过程的最优参数组合为割刀刃角20°、转速1 rad/s,在此参数下最大切割力为725.82 N,切割质量较优。最后,对采收作业平台进行性能试验,结果表明视觉系统能够有效识别自然环境下的成熟西兰花植株,检测效果良好;定心切割机构可快速平稳的切入并切断西兰花茎秆,切断表面平整光滑;采收作业平台整体漏收率在10%以下、检测准确率为90%、切茎合格率为88.9%,可满足西兰花选择性采收的作业需求。本研究可为西兰花选择性采收作业装备的设计开发提供理论参考和实际借鉴。  相似文献   
132.
茶叶抖筛机是茶叶精加工的关键装备,传统抖筛装备主要通过经验设计,筛分性能较差,主要表现在筛净率较低、误筛率较高。该研究结合抖筛机的筛分原理,运用solidworks构建虚拟样机,利用EDEM软件建立茶叶颗粒离散元仿真模型,通过单因素仿真试验对茶叶颗粒进行动力学分析,结果表明,连杆长度、曲柄半径和筛面倾角是茶叶抖筛机筛分性能的主要影响因素。以筛净率、误筛率为评价指标,设计三因素三水平二次旋转正交试验,并运用Design-Expert软件对试验数据进行回归分析,当连杆长度为1 977 mm、曲柄半径为25 mm、筛面倾角为2.8 °时,茶叶筛净率为94.5%、误筛率为4.61%,筛分性能最优。以最优结构参数进行验证试验,筛净率为93.8%,误筛率为4.73%,生产效率为319kg/h,较优化前筛净率提高3.42%,误筛率降低7.62%,生产效率提高8.87%。该研究结果可为茶叶筛分装备的优化提供理论依据。  相似文献   
133.
为探究烟叶等级质量与品种及其采收成熟度的关系,以云烟87为对照,分析云烟116、云烟105及其不同采收成熟度对烟叶等级质量的影响。结果表明:除上等烟率外,烤后烟叶各等级质量指标均以云烟105最优,其次为云烟116;随着采收成熟度提高,各品种烤后烟叶等级质量均呈先逐渐变好后逐渐变差的趋势,以CM3处理(叶面综合变黄70%左右,主脉1/2~2/3变白)最优;采收成熟度对烤后烟叶等级质量的贡献率最大,其次为品种,品种与采收成熟度互作最小;云烟116对成熟度的响应较为敏感,而云烟105的响应相对较弱。综合分析,以采收成熟度为CM3的云烟105烟叶等级质量最佳,其次为采收成熟度为CM3的云烟116。  相似文献   
134.
基于两点机器学习方法的土壤有机质空间分布预测   总被引:1,自引:0,他引:1  
准确预测土壤有机质(Soil Organic Matter,SOM)空间分布对精细农业、耕地质量建设、生态环境保护以及固碳减排等均具有重要的意义。该研究探讨了基于两点机器学习方法(Two-pointMachineLearning,TPML)提高SOM空间分布预测的可行性。以黑龙江省海伦市为研究区,以气候、地形地貌、社会经济和空间位置信息等因素作为辅助变量,充分利用空间位置信息和属性相似关系,有效处理SOM空间分布异质性及其与辅助变量间关系异质性,以提高TPML方法进行SOM空间分布预测的精度。采用随机森林、基于随机森林的回归克里格、反距离权重法和普通克里格(Ordinary Kriging,OK)方法作为对比,以平均绝对误差(Mean Absolute Error,MAE)、均方根误差(Root Mean Square Error,RMSE)、预测值与真实值相关系数(r)和决定系数(R2)作为评价指标,进行不同样本量下的多组对比试验,评价不同方法的预测精度。结果表明:1)研究区SOM含量在1.775~7.188 g/kg之间,平均值为3.179 g/kg,空间分布...  相似文献   
135.
弧型往复双动式采茶切割器优化与试验   总被引:1,自引:1,他引:0  
针对往复双动式采茶切割器碎茶率高的问题,该研究对切割器进行了优化。首先,分析了切割器的结构及工作原理,通过切割图分析得到影响采摘质量的主因子为机速、刀机速比、刀齿高度、往复运动行程。并基于设计的轨道式采茶试验台,进行了采摘质量因素二次回归正交旋转中心组合试验,建立了以芽叶完整率、漏采率、割茬不平度为评价指标的参数优化模型。运用遗传算法解得最佳参数分别约为机速0.4 m/s,刀机速比1.2,行程23 mm,齿高25 mm,芽叶完整率模型的估计值为86.895%。根据优化结果设计刀具,试验验证得:芽叶完整率82.6%,漏采率0.24%,割茬不平度2.8 mm,与优化结果相符合。优化后采摘芽叶完整率提高了20%以上,提升了茶叶采摘质量,为“机采+分级”的名、优质茶叶高效采收技术奠定了基础。  相似文献   
136.
彭彦昆  孙晨  刘乐  李阳 《农业工程学报》2022,38(23):266-275
中国是水果消费大国,但在水果产后检测装备方面相对滞后。针对目前在线检测装置无法采集苹果全表面图像信息且无法精确计算缺陷面积的问题,该研究以表面缺陷面积的快速检测为主要目标,提出苹果全表面图像合成算法,设计了一套苹果外部品质在线检测及分级装置。该研究以苹果为例,基于球模型提出苹果全表面图像合成算法、缺陷面积校正算法精确计算苹果的表面缺陷面积。通过试验验证,对苹果表面图像进行分割合成后,整体的图像的漏检率为0。提出缺陷面积校正算法,可以计算图像中位于任意位置的苹果缺陷真实面积,选取了120个样本进行验证,其中擦伤样本、碰伤样本、痘斑病样本、表面腐败样本各30个。4种表面损伤面积的预测值和真实值的决定系数R2均在0.97以上,均方根误差(Root Mean Squared Error, RMSE)在4 mm2以下。在偏角试验中,4种表面损伤面积的预测值和真实值的决定系数R2均在0.974 2以上,RMSE在6.304 4 mm2以下。装置检测苹果的速度为2个/s,评级准确率为95%。研究结果表明,检测与苹...  相似文献   
137.
铜对烟草光合特性的影响   总被引:1,自引:0,他引:1  
以烟草为材料,研究了铜对烟草光合作用特性的影响.结果表明,播前采用适宜浓度的硫酸铜(CuSO4·5H2O)溶液处理土壤和种子,能够提高烟草叶片的光合色素含量、希尔反应活力、光合速率和比叶重.铜对烟草光合特性的影响表现为低浓度促进和高浓度抑制的双重作用,且低浓度的促进作用随着时间的延长而减弱,高浓度的抑制作用随着时间的延长而加强.  相似文献   
138.
从施肥技术和栽培措施两者相结合角度,通过大田试验对不同移栽深度结合一次性双层施肥对烤烟生长及产量品质的影响进行了研究.结果表明:壮苗一次性双层施肥9叶移栽能够促进烤烟生长发育,提高前期根系活力,增加根系一级侧根数目、根系干物质、烟株株高、茎围、有效叶片效、单株有效叶面积、地上部烟株干重和地上部干物质积累速率.与对照相比,壮苗一次性双层施肥9叶移栽烟叶产量增加145.5 kg/hm2,产值增加2 130元/hm2,烟叶均价增加0.46元/kg;同时,烟碱和总氮含量比对照下降了0.41%,总糖含量提高了1.57%,总糖/蛋白质和氮/碱比更趋协调.  相似文献   
139.
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   
140.
缺株玉米行中心线提取算法研究   总被引:1,自引:1,他引:0  
无人驾驶农机自主进行行驶路径检测和识别系统需要具备环境感知能力。作物行的中心线识别是环境感知的一个重要方面,已有的作物行中心线识别算法在缺株作物行中心线提取中存在检测精度低的问题。该研究提出了一种能够在缺株情况下提取玉米作物行中心线的算法。首先采用限定HSV颜色空间中颜色分量范围的方法将作物与背景分割,通过形态学处理对图像进行去噪并填补作物行空洞;然后分别在图像底部和中部的横向位置设置条状感兴趣区(Region of Interest,ROI),提取ROI内的作物行轮廓重心作为定位点。在图像顶端间隔固定步长设置上端点,利用定位点和上端点组成的扫描线扫描图像,通过作物行区域最多的扫描线即为对应目标作物行的最优线;将获取的最优线与作物行区域进行融合填充作物行中的缺株部位;最后设置动态ROI,作物行区域内面积最大轮廓拟合的直线即为目标作物行中心线。试验结果表明,对于不同缺株情况下的玉米图像,该算法的平均准确率达到84.2%,每帧图像的平均检测时间为0.092 s。该研究算法可提高缺株情况下的作物行中心线识别率,具有鲁棒性强、准确度高的特点,可为无人驾驶农机在作物行缺株的农田环境下进行作业提供理论依据。  相似文献   
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