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1.
牛肝菌作为一种著名的野生食用菌,具有较高的食用价值和经济价值。牛肝菌种类繁多,不易区分,建立一种有效、快速、可信的种类鉴别技术,可为牛肝菌提高品质提供一种方法。本研究采集云南不同地区7种野生牛肝菌共计683株,获取样品中红外光谱和紫外光谱,分析不同种类牛肝菌平均光谱图特征。基于多种预处理组合(SNV+SG,2D+MSC+SNV,1D+MSC+SNV+SG,MSC+2D)的单一光谱数据结合两种特征值提取法(PCA,LVs)构建了偏最小二乘法判别分析与随机森林算法并结合数据融合策略对牛肝菌进行种类鉴别,有一定的创新性。结果表明:(1)中红外光谱和紫外光谱的不同种类牛肝菌平均光谱吸收峰差异较小,吸光度具有细微差异。(2)合适的预处理可提高光谱数据信息,偏最小二乘法判别分析和随机森林算法模型的中红外光谱数据和紫外光谱数据最佳预处理组合为2D+MSC+SNV,SNV+SG,2D+MSC+SNV,1D+MSC+SNV+SG。(3)单一光谱模型中,中红外光谱模型优于紫外光谱模型,中红外光谱最佳预处理组合2D+MSC+SNV的偏最小二乘法判别分析模型正确率训练集99.78%,验证集99.12%;随机森林模型正确率训练集93.20%,验证集99%。(4)数据融合策略提高了分类正确率,低级融合的偏最小二乘法判别分析模型训练集和验证集正确率为100%,99.12%。随机森林模型训练集和验证集正确率为92.32%,99.14%。(5)随机森林算法中级数据融合Latent variable(LVs)正确率为训练集92.76%,验证集96.04%;中级数据融合Principal components analysis(CPA)正确率为训练集97.15%,验证集100%。(6)偏最小二乘法判别分析中级数据融合(LVs)正确率为训练集100%,验证集99.56%;中级数据融合(CPA)训练集和验证集正确率均能达到100%。基于偏最小二乘法判别分析和随机森林算法结合数据融合策略对牛肝菌进行种类鉴别,鉴别效果理想。偏最小二乘法判别分析中级数据融合(CPA)可作为一种低成本高效率的牛肝菌种类鉴别技术。 相似文献
2.
3.
4.
在近红外光谱的定量分析中,由于仪器的精密程度越来越高,采集的光谱数据通常具有很高的维度。因此,波长选择对于剔除噪声及冗余变量,简化模型,提高模型的预测性能是必不可少的。近红外光谱特征波长选择方法众多,但变量间的多重共线性问题仍是导致模型效果较差的一个关键问题。变量间共线性可以通过相关系数进行分析,当相关系数高于0.8,表明存在多重共线性。据此,以变量间相关系数为选择标准,提出一种以所选变量之间共线性最小化的波长选择方法,称之为最小相关系数法(MCC)。该方法以光谱数据的相关系数矩阵为基础,挑选出与其他波长相关系数平均值和标准差均较小的波长为候选建模波长集合,使得集合内波长之间线性相关性最小,进而消除模型变量之间共线性。然后通过标准回归系数优选对因变量影响较大的波长,获得预测模型。为了验证所提出算法的有效性,对该方法进行了测试。利用两组公开的近红外光谱数据集(柴油数据集、土壤数据集),通过MCC算法进行波长选择,并与常用的几个波长选择方法,如:连续投影算法(SPA)、竞争性自适应重加权采样法(CARS)、随机蛙跳算法(RF)、迭代保留信息变量法(IRIV)进行比较。实验结果表明,MCC算法获得了良好的预测性能,MCC算法的预测精度相比于SPA,CARS和RF三种算法具有明显的优势,而MCC算法的预测精度与IRIV算法不相上下。因此,最小相关系数法可实现高效降维,提高模型的预测精度,是一种有效的波长选择算法。 相似文献
5.
针对土壤定量分析受基体效应影响大,LIBS定量分析精度不佳等问题,采用粒子群算法对LSSVM进行优化,提高模型的精确度。选取Pb Ⅰ 405.78 nm和Cr Ⅰ 425.44 nm作为分析谱线进行分析。采集十二个不同浓度样品的特征光谱,每个浓度样品在不同点采集20组数据,将其中17组数据设为训练集,3组数据设为预测集,用LSSVM和PSO-LSSVM两种方法建立定标模型。对比两种模型的拟合相关系数(R2)、训练集均方根误差(RMSEC)和预测集均方根误差(RMSEP)。由于自吸收效应的影响,随着浓度的增加,预测值逐渐低于实际值,LSSVM定标模型的拟合程度较低,无法达到实验要求,模型性能有待提高。利用粒子群算法对LSSVM的模型参数惩罚系数和核函数参数进行优化,得到最佳的参数组合,Pb元素为(8 096.8, 138.865 7),Cr元素为(4 908.6, 393.563 5),用最佳的参数组合构建LSSVM的定标模型。相比于LSSVM,PSO-LSSVM定标模型的精确度更高,Pb和Cr元素的R2提高到了0.982 8和0.985 0,拟合效果明显提升。Pb和Cr元素的训练集均方根误差由0.026 0 Wt%和0.027 2 Wt%下降到0.022 4 Wt%和0.019 1 Wt%,预测集均方根误差由0.101 8 Wt%和0.078 8 Wt% 下降到0.045 8 Wt%和0.042 0 Wt%,模型的稳定性进一步提高。说明PSO-LSSVM算法能够更好地降低土壤基体效应和自吸收效应带来的影响,提高分析结果的精确度与稳定性。 相似文献
6.
地上生物量(AGB)是作物长势评价及产量预测的重要指标,因此快速准确地估算AGB至关重要。由于传统植被指数(VIs)估算多生育期的AGB存在饱和现象,因此,利用VIs结合基于离散小波转换(DWT)的影像小波分解(IWD)技术提取的高频信息和连续小波转换(CWT)技术提取的小波系数,探究VIs,VIs+IWD和VIs+CWT对于AGB的估算能力。首先,基于无人机平台分别获取马铃薯现蕾期、块茎形成期、块茎增长期、淀粉积累期的数码影像和成像高光谱影像以及地面实测的AGB数据。其次,利用数码影像通过IWD技术提取3种高频信息和利用高光谱反射率数据通过CWT技术提取小波系数以及构建6种高光谱植被指数。然后,将植被指数、高频信息和小波系数分别与AGB进行相关性分析,并挑选出不同尺度下相关系数绝对值较高的前10波段。最后,以VIs,VIs+IWD和VIs+CWT这3种变量分别使用偏最小二乘回归(PLSR)方法构建AGB估算模型,并对比不同模型估算AGB的效果。结果表明: (1)每个生育期选取的6种植被指数、3种高频信息和10种小波系数与AGB的相关性均达到0.01显著水平,整个生育期相关性均呈现先升高后降低的趋势,其中以小波系数得到的相关性最高、高频信息次之,植被指数最低。(2)对比分析每个生育期的3种估算模型,以VIs+CWT为输入变量的估算效果最好,VIs+IWD的估算效果次之,而VIs的估算效果最差,说明基于小波分析构建的模型适用性较广、稳定性较强。(3)每个生育期分别以3种变量利用PLSR方法构建的AGB估算模型均在块茎增长期达到最高精度(VIs:建模R2=0.70,RMSE=98.88 kg·hm-12,NRMSE=11.63%;VIs+IWD:建模R2=0.78,RMSE=86.45 kg·hm-12,NRMSE=10.17%;VIs+CWT:建模R2=0.85,RMSE=74.25 kg·hm-12,NRMSE=9.27%)。通过VIs分别结合IWD和CWT技术利用PLSR建模方法,可以提高AGB估算精度,为农业指导管理提供可靠参考。 相似文献
7.
《中国惯性技术学报》2021,(1)
为了实现消防救援、反恐作战等应急任务复杂场景下行人的室内外无缝定位,提出了一种基于位姿图优化的综合利用微惯性导航系统和全球卫星导航系统的融合定位方法。首先利用经典的EKF滤波算法实现微惯导和卫导融合定位,结合卫导长期精度较高、误差稳定和不随时间累积的优点以及微惯导短时精度高、输出连续、自主定位的优点,实现行人在复杂环境中的室内外无缝定位。在此基础上,提出了一种图优化结合EKF的融合定位新框架,利用卫导定位终端和足部微惯导定位模块进行了实验,比较EKF、图优化-EKF两种算法的融合定位效果。实验结果显示,面对室内外复杂环境,单纯的EKF算法融合定位轨迹航向偏差较大,图优化-EKF算法在轨迹方向保持性上表现更佳,相比EKF算法其融合定位轨迹航向误差减小了48.87%,位姿图优化-EKF算法具有更好的全局稳定性和航向精准度,显著降低了卫星测量异常值对融合定位结果的影响。 相似文献
8.
本文基于房价长期趋势和短期波动层面,基于HP滤波法分离北京、上海、广州和深圳四大一线城市的房价,采用有向无环图和信息溢出指数方法剖析了核心城市房价之间的同期联动效应和信息溢出效应,并结合滚动窗口估计法分析了信息溢出对外部信息和调控政策的反应程度。结果显示:一线城市房价之间有紧密的联系程度和较高的信息溢出规模。在同期联动效应上,深圳房价趋势的对外联动效应最明显,北京房价趋势在同期最易受其它城市影响;上海房价波动存在较强的对外联动效应,深圳房价波动受其它一线城市的波动冲击较迅速。在信息溢出效应上,深圳房价趋势有引领作用,对外溢出效应最强;上海房价波动处于引导地位,中长期对其它市场影响最大。核心城市房价趋势之间的溢出指数随着利好政策信息的出现而上升,随着限制政策等不利信息的出现而下降。核心城市房价波动之间的溢出效应对于外部信息反应更为灵敏,国家对房地产市场的调控政策增大核心城市房价波动的信息溢出规模。 相似文献
9.
压缩感知(CS)是一种新兴的信号压缩和采样技术,正交匹配追踪(OMP)是一种贪婪追踪算法,广泛用于压缩感知领域中的稀疏信号重构。针对近红外光谱信号高维小样本以及信号稀疏先验的特点,为进一步提高小样本近红外光谱变量选择的灵活性和可靠性,基于压缩感知理论,提出了一种新颖的光谱变量选择方法正交匹配追踪变量选择(OMPBVS)。OMPBVS算法通过对原始光谱信号的稀疏重构,将绝大部分变量的回归系数压缩为0,进而间接实现光谱变量选择。具体过程为以光谱矩阵为传感矩阵,预测变量为观测变量,迭代地计算残差与原子的内积,选择内积最大的原子,在每一步迭代过程中将信号投影到由所有已经被选择原子张成的子空间上,然后对所有被选择原子的系数进行更新,使得产生的残差与已被选择的所有原子都正交,其残差计算的实质是进行Gram-Schmidt正交化,正交投影能够在保证信号重构精度的情况下减小迭代次数。OMPBVS具有将光谱维度降低至样本大小规模的能力,其变量选择能力与LASSO相当,但与LASSO相比,由于OMPBVS损失函数的优化方法是前向选择算法,减少了迭代次数,并且可以精确控制选择变量的数量。分别在beer数据集和Wheat kernels数据集上进行变量选择实验,比较PLS,MCUVE-PLS,CARS-PLS,WMSCVS,LASSOLarsCV和OMPBVS六种变量选择方法的性能。其中beer数据集共60个样本,采用Kennard Stone (KS)方法划分训练集样本36个,测试集样本24个,预测变量为Original extract concentration。Wheat kernels数据集共523个样本,训练集样本415个,测试集样本108个,预测值为蛋白质含量。OMPBVS方法在beer数据集上选择变量个数、RMSEC和RMSEP分别为2,0.205 2和0.159 8,在Wheat kernels数据集上选择变量个数、RMSEC和RMSEP分别为9,0.450 2和0.412 5,其变量选择能力和模型性能均好于其他五种方法,这说明OMPBVS是一种有效的近红外光谱变量选择和定量分析方法。OMPBVS变量选择方法在小样本情况下具有良好的泛化能力,能够减少选择变量的数量,提高变量选择的稳健性。此外,基于SNV和MSC等光谱预处理方法,能够在一定程度上减少选择变量的个数,提高模型的可解释性。 相似文献
10.