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森林郁闭度(FCC)是评价森林资源和生物多样性的重要参数,利用多源遥感协同手段以较小成本高精度实现区域FCC反演是当前研究热点。本研究以星载激光雷达ICESat-2/ATLAS为主要信息源,结合54块实测样地数据,采用贝叶斯优化(BO)算法改进后的随机森林(RF)、K-最近邻值法(KNN)、梯度回归(GBRT)模型获取光斑尺度ATLAS光斑内FCC,协同多源遥感影像Sentinel-1/2及地形因子基于BO算法优化后的全连接深度神经网络模型(DNN)进行区域尺度的滇西北香格里拉市FCC遥感估测。结果表明:在提取的50个ATLAS激光雷达光斑参数指标中,经RF特征变量优选后,6个特征参数(乔木冠层百分比、冠层顶光子相对高度的标准差、冠层高度最小值、区段内98%冠层高度值与冠层高度中位数的差值、冠层顶部光子数、表观反射率)贡献率较大,可作为光斑尺度遥感估测模型变量。在BO-RF、BO-KNN、BO-GBRT模型中,以BO-GBRT模型估测的FCC结果最优,留一交叉验证的决定系数(R2)为0.65、均方根误差(RMSE)为0.10、绝对残差均值(RS)为0.079,预测... 相似文献
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可渗透管网络非定常跨壁传输问题的解耦算法 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了可渗透管网络非定常跨壁传输问题的解耦算法,这是一种有限元法与初值问题Cauchy方法相结合的半解析算法。在一维管流的假设下,通过引入插值函数,得到用管外变量表示的管内变量的解析解,使最终导出的有限元方程中只包管外变量,从而减少了联立方程的数目,大大节省了计算时间,本方法特别适用于大型网络的数值计算。 相似文献
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目的:由基因芯片数据精确学习建模具有异步多时延表达调控关系的基因调控网络。方法:提出了一种高阶动态贝叶斯网
络模型,并给出了网络结构学习算法,该模型假定基因的调控过程为多阶马尔科夫过程,从而能够建模基因调控网络中的异步多
时延特性。结果:由酵母基因调控网络一个子网络人工生成了加入10%含噪声的表达数据用于调控网络结构学习。在75%的后验
概率下,本文提出的高阶动态贝叶斯网络模型能够正确建模实际网络中全部的异步多时延调控关系,而经典动态贝叶斯网络仅
能够正确建模实际网络中1/3的调控关系;ROC曲线对比表明在各个后验概率水平上高阶动态贝叶斯网络模型的效果均优于经
典动态贝叶斯网络。结论:本文提出的高阶动态贝叶斯网络模型能够精确学习建模具有异步多时延表达调控关系的基因调控网
络。 相似文献
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目的:由基因芯片数据精确学习建模具有异步多时延表达调控关系的基因调控网络。方法:提出了一种高阶动态贝叶斯网络模型,并给出了网络结构学习算法,该模型假定基因的调控过程为多阶马尔科夫过程,从而能够建模基因调控网络中的异步多时延特性。结果:由酵母基因调控网络一个子网络人工生成了加入10%含噪声的表达数据用于调控网络结构学习。在75%的后验概率下,本文提出的高阶动态贝叶斯网络模型能够正确建模实际网络中全部的异步多时延调控关系,而经典动态贝叶斯网络仅能够正确建模实际网络中1/3的调控关系;ROC曲线对比表明在各个后验概率水平上高阶动态贝叶斯网络模型的效果均优于经典动态贝叶斯网络。结论:本文提出的高阶动态贝叶斯网络模型能够精确学习建模具有异步多时延表达调控关系的基因调控网络。 相似文献
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蛋白质的二级结构预测研究进展 总被引:1,自引:0,他引:1
认识蛋白质的二级结构是了解蛋白质的折叠模式和三级结构的基础,并为研究蛋白质的功能以及它们之间的相互作用模式提供结构基础,同时还可以为新药研发提供帮助。故研究蛋白质的二级结构具有重要的意义。随着后基因组时代的到来,越来越多的蛋白质序列不断被发现,给蛋白质的二级结构研究带来巨大的挑战和研究空间。而依靠传统的实验方法很难获取大规模蛋白质的二级结构信息。目前,采用生物信息学手段仍然是获得大部分蛋白质二级结构的途径。近年来,许多研究者通过构建用于二级结构预测的蛋白质数据集,计算、提取蛋白质的各种特征信息,并采用不同的预测算法预测蛋白质的二级结构得到了快速的发展。本文拟从蛋白质的特征信息的提取与筛选、预测算法以及预测效果的检验方法等方面进行综述,介绍蛋白质二级结构预测领域的研究进展。相信随着基因组学、蛋白质组学和生物信息学的不断发展,蛋白质二级结构预测会不断取得新突破。 相似文献
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随着太阳能光伏发电技术的不断进步和运用,太能电车车作为一种利用光伏发电技术的运用模式,与太阳能光伏发电有着密不可分的关系,但是当前电动车的功率整体相对较低,因此,从多方面思考一种基于改进算法的太阳能电动车用最大功率跟踪系统,具有很大的现实意义。本文旨在围绕太阳能电动车的电源系统进行分析,并对光伏发电中太阳电池组件以及方阵进行试验论证,从最大功率跟踪器的设计进行全面探讨,更好的实现太阳能电动车用最大功率跟踪系统的技术运用。 相似文献
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【目的】为了定量评估薇甘菊柄锈菌对薇甘菊的防控效果,研发一种基于图像识别技术的高效、准确的薇甘菊叶片相对病斑面积的计算方法。【方法】利用图像识别、网格法、复印称重法3种相对面积的计算方法,分别计算薇甘菊感染柄锈菌后的相对病斑面积,并结合以手动分割的结果作为标准,计算各方法的绝对准确率和绝对误差并作为评价指标,最终对3种相对病斑面积的计算方法开展系统、科学的评估。【结果】与网格法、复印称重法相比,基于超绿和超红算法分割病斑的图像识别方法能够准确、快速地计算出薇甘菊锈病病斑的相对面积,其绝准确率均值达到98%以上,绝对误差率均值仅有1.81%,处理一张4608×3456像素彩色图像只需要45.77 s。【结论】与传统的病斑面积计算方法相比,图像识别技术能够准确、快速地将病斑区域与健康区域分割,并准确地计算相对病斑面积。 相似文献