全文获取类型
收费全文 | 2537篇 |
免费 | 369篇 |
国内免费 | 368篇 |
专业分类
测绘学 | 1036篇 |
大气科学 | 377篇 |
地球物理 | 381篇 |
地质学 | 826篇 |
海洋学 | 300篇 |
天文学 | 18篇 |
综合类 | 211篇 |
自然地理 | 125篇 |
出版年
2024年 | 89篇 |
2023年 | 252篇 |
2022年 | 264篇 |
2021年 | 288篇 |
2020年 | 158篇 |
2019年 | 184篇 |
2018年 | 100篇 |
2017年 | 83篇 |
2016年 | 75篇 |
2015年 | 74篇 |
2014年 | 111篇 |
2013年 | 91篇 |
2012年 | 109篇 |
2011年 | 103篇 |
2010年 | 79篇 |
2009年 | 137篇 |
2008年 | 146篇 |
2007年 | 116篇 |
2006年 | 94篇 |
2005年 | 117篇 |
2004年 | 82篇 |
2003年 | 67篇 |
2002年 | 76篇 |
2001年 | 54篇 |
2000年 | 54篇 |
1999年 | 45篇 |
1998年 | 38篇 |
1997年 | 34篇 |
1996年 | 46篇 |
1995年 | 47篇 |
1994年 | 47篇 |
1993年 | 10篇 |
1992年 | 2篇 |
1991年 | 1篇 |
1957年 | 1篇 |
排序方式: 共有3274条查询结果,搜索用时 0 毫秒
81.
应用神经网络建立加速度峰值衰减规律 总被引:2,自引:0,他引:2
在假定了加速度峰值衰减规律的形式后,本采用人工神经网络拟合实际加速度峰值观测资料来求取方程中的待定系数。为加速神经网络的训练,本设计了基于BP学习算法的目标分段网络训练法。 相似文献
82.
基于小波分析和神经网络的框架结构损伤诊断方法 总被引:24,自引:5,他引:24
本文提出了基于“能量—损伤”原理,综合利用小波包分析和神经网络的框架结构损伤诊断方法。在结构损伤诊断中,时域信号经小波分析后其缺损特征会更加明显,把分布在不同频带的结点能量作为神经网络的训练样本能够很好地反映结构缺损特征。以美国土木工程师学会提出的基准结构为例,阐述了结构损伤的发生、位置和程度诊断过程,取得了令人满意的结果。 相似文献
83.
84.
基于T-S模糊神经网络的采空塌陷危险性判别 总被引:1,自引:0,他引:1
采空区地面塌陷的危险性判别受地质因素、采矿因素等多重因素的影响,各因素往往影响程度不同且部分因素之间又相互联系。为了能够较准确地对采空塌陷危险性进行评估,引入了T-S模糊神经网络模型。以北京西山地区采空塌陷为例,根据塌陷特点,分别选取了地质构造复杂程度、覆盖层类型、第四系覆盖层厚度、覆岩强度、煤层倾角、采深采厚比、采空区埋深、采空区空间叠置层数8项影响因素作为评价指标,并建立了分级标准。将单因素评价指标均匀线性插值作为训练样本,建立了T-S模糊神经网络判别模型。利用训练好的神经网络模型对选取的8处采空区进行评估,结果分别为:Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅱ,结果与实际情况吻合。研究表明,利用T-S模糊神经网络研究采空塌陷危险性是可行的。 相似文献
85.
以三峡库区八字门阶跃型滑坡为例,针对静态机器学习模型在周期项位移预测中的不足以及高频随机项位移预测困难等问题,提出了一种新的滑坡位移预测方法。基于时间序列分解思想,采用粒子群算法(PSO)对变分模态分解(VMD)进行参数寻优,并将位移时间序列分解为趋势项、周期项和随机项。趋势项主要受滑坡内部因素影响,采用傅里叶曲线进行拟合预测;周期项由外部因素导致,基于格兰杰因果检验进行成因分析,并引入一种对时间序列历史状态具有较高敏感性的非线性自回归神经网络(NARX)进行预测;随机项频率较高且影响因素无法判定,采用一维门控循环单元(GRU)进行预测。最后将各分量预测位移进行叠加重构,实现滑坡累计位移的预测。结果表明,提出的(PSO-VMD)-NARX-GRU滑坡位移动态预测模型精度较高,且各位移分量预测精度明显高于静态模型中BP神经网络、支持向量机(SVM)和传统自回归模型ARIMA,可为阶跃型滑坡位移预测提供参考。 相似文献
86.
87.
基于BP神经网络的盐渍土盐分遥感反演模型研究 总被引:3,自引:0,他引:3
采用遥感技术和BP神经网络技术,结合野外实测的盐渍土光谱特征和实验室化验的土壤含盐数据,对盐渍土盐分的遥感反演进行了模型的设计与编程实现.BP神经网络模型的预测精度在62.5%,明显高于传统统计模型的预测精度,表明BP神经网络能较好地模拟土壤含盐量与光谱数据之间的关系,可用于建立土壤盐分遥感反演模型. 相似文献
88.
89.
本文主要研究了在欺骗攻击下的离散时间神经网络的H∞滤波器设计问题.考虑到被控系统和滤波器在一个易受外部网络攻击且带宽有限的共享通信网络上进行信息交换,本文提出了自适应事件触发机制来减轻数据传输的通信负担.此外,由于通信网络的开放性和互通互联,通过共享通信网络传输到滤波器的实际输入信息可能会被攻击者注入的虚假信息所改变.在此基础上,利用构造Lyapunov-Krasovskii泛函、线性矩阵不等式等处理技术,本文给出了滤波误差系统渐近稳定的充分条件,并且设计了满足预设性能的H∞滤波器,最后通过一个仿真实例验证了所提方法的有效性. 相似文献
90.
EC细网格预报效果好,基本满足业务需要,在工作中被广泛应用。为进一步提升预报准确性,做好迪士尼园区的气象服务保障,选取2016年7月至2017年6月1年的2 m温度预报场,24 h预报时效的时间分辨率为3 h,72 h预报时效的时间分辨率为24 h,分别用回归分析法、S型和简化Line型BP神经网络法进行模式释用,与迪士尼气象站观测数据对比。结果表明:阈值为1℃时,对模式结果释用后,均方根误差减少了0.5℃到1.0℃,3—9 h和21—72 h预报时效的准确率由原来的50%和30%分别上升到70%和50%。采用S型多隐层BP神经网络误差最小,不同预报时效释用稳定性最高,同时该释用方法对t_(min)的预报特征把握更精准,释用效果明显优于对t_(max)的预报释用,但迭代计算耗费时间大幅增多,与预报效果的提升不成正比。简化Line型的BP神经网络通过8个半月的数据量和简单的网络模式,捕获了EC预报的特征,不但减小了计算量,大幅缩短了计算时间,而且预报结果也有显著提升,预报稳定性较好,具有广泛的业务应用空间。 相似文献