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基于BP神经网络的荧光光谱法农药残留检测 总被引:2,自引:0,他引:2
针对目前农药残留难以实现快速准确检测的问题,利用人工神经网络方法对啶虫脒农药残留测量中的荧光混合光谱进行分离,设计了能够快速检测固体表面啶虫脒农药残留量的荧光光谱测量系统。根据反向传播算法,应用三层人工神经网络原理,对荧光光谱严重重叠的啶虫脒和滤纸混合体系进行啶虫脒残留量检测。在340nm~400nm范围内,以20个特征波长处荧光强度值作为网络特征参数,经网络训练和测试,啶虫脒浓度为40mg/kg和90mg/kg的回收率分别为102%和97%,测定结果相对标准偏差分别为1.4%和1.9%。实验结果表明,BP神经网络辅助荧光光谱法测定滤纸上啶虫脒农药残留,具有网络训练速度快、检测周期短、测量精度高等特点。 相似文献
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按照HG 3754—2004《啶虫脒可湿性粉剂》对啶虫脒含量进行了测定,通过建立数学模型,对测量不确定度来源进行了分析、评定和量化。当啶虫脒含量为102.1g/kg时,合成不确定度为2.1g/kg,扩展不确定度为4.2g/kg(k=2)。 相似文献
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基于拉曼光谱的苹果中农药残留种类识别及浓度预测的研究 总被引:4,自引:0,他引:4
应用拉曼光谱技术结合化学计量学方法能有效的实现果蔬中农药残留的定性定量分析。本研究借助实验室自主研发的拉曼光谱检测系统,对苹果中溴氰菊酯和啶虫脒的快速无损识别和检测进行了探索。定性分析时将拉曼峰574 和843 cm-1分别作为识别溴氰菊酯和啶虫脒的拉曼指纹,当苹果中的溴氰菊酯和啶虫脒残留的含量分别为0.78和0.15 mg·kg-1时,两种农药的特征峰仍清晰可见。定量分析首先对光谱进行多种预处理(Savitzky-Golay平滑、一阶导、二阶导、基线校准、标准正态变量变换),结合偏最小二乘法分别建立苹果中溴氰菊酯和啶虫脒含量的定量模型。结果表明,采用8次多项式拟合进行基线校准的预处理方法效果最好,对于溴氰菊酯,偏最小二乘模型预测值与气相色谱法测定值的相关系数和预测均方根误差分别为0.94和0.55 mg·kg-1,对于啶虫脒,其偏最小二乘模型的相关系数与预测均方根误差分别为0.85和0.12 mg·kg-1。本研究证实了利用拉曼技术对苹果农残进行无损检测的可行性,使用该方法进行检测时,在光谱测定前不需要进行前处理,光谱测定后样品无任何损伤,该技术实现了果蔬农残的现场检测,可在检测部门、果蔬加工企业、超市、市场等场所得到推广使用,为果蔬品质安全提供了一种无损、快速和环保的检测方法。 相似文献
18.
比色法测定纺织品中甲醛含量的确认研究 总被引:3,自引:0,他引:3
对纺织品中的甲醛含量测定的乙酰丙酮比色法中双甲酮确认试验进行了研究 ,发现在乙酰丙酮存在下双甲酮与甲醛的反应会发生逆反应 ,指出了文献方法中这一部分叙述的不准确之处 相似文献
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金党琴 《理化检验(化学分册)》2012,(12):1414-1416
提出了高效液相色谱法测定蔬菜中啶虫脒残留量的方法。样品以甲醇为萃取溶剂经加速溶剂萃取仪在100℃静态萃取5min,提取液浓缩后采用Dionex C18色谱柱分离,以甲醇-水(40+60)为流动相淋洗,于波长254nm处测定。啶虫脒的质量浓度在0.01~0.2g.L-1范围内与峰面积呈线性关系,方法的检出限(3S/N)为0.01mg.kg-1。以蔬菜样品为基体,在5个浓度水平进行加标回收试验,啶虫脒的回收率在99.2%~101%之间,测定值的相对标准偏差(n=5)在1.3%~3.2%之间。 相似文献
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