全文获取类型
收费全文 | 1763篇 |
免费 | 260篇 |
国内免费 | 345篇 |
专业分类
测绘学 | 434篇 |
大气科学 | 684篇 |
地球物理 | 281篇 |
地质学 | 350篇 |
海洋学 | 237篇 |
天文学 | 27篇 |
综合类 | 156篇 |
自然地理 | 199篇 |
出版年
2024年 | 8篇 |
2023年 | 22篇 |
2022年 | 32篇 |
2021年 | 65篇 |
2020年 | 72篇 |
2019年 | 89篇 |
2018年 | 51篇 |
2017年 | 70篇 |
2016年 | 77篇 |
2015年 | 109篇 |
2014年 | 134篇 |
2013年 | 128篇 |
2012年 | 125篇 |
2011年 | 122篇 |
2010年 | 86篇 |
2009年 | 93篇 |
2008年 | 88篇 |
2007年 | 96篇 |
2006年 | 98篇 |
2005年 | 73篇 |
2004年 | 79篇 |
2003年 | 70篇 |
2002年 | 79篇 |
2001年 | 47篇 |
2000年 | 54篇 |
1999年 | 68篇 |
1998年 | 52篇 |
1997年 | 54篇 |
1996年 | 36篇 |
1995年 | 25篇 |
1994年 | 37篇 |
1993年 | 18篇 |
1992年 | 23篇 |
1991年 | 16篇 |
1990年 | 13篇 |
1989年 | 7篇 |
1988年 | 10篇 |
1987年 | 8篇 |
1986年 | 4篇 |
1985年 | 12篇 |
1984年 | 5篇 |
1983年 | 2篇 |
1982年 | 2篇 |
1981年 | 1篇 |
1980年 | 5篇 |
1978年 | 3篇 |
排序方式: 共有2368条查询结果,搜索用时 0 毫秒
51.
52.
针对三维激光扫描中点云不等精度且易受粗差影响的问题,提出了一种基于入射角定权的抗差加权总体最小二乘的拟合方法。该方法在采用入射角定权的基础上,进行基于标准化残差和中位数的抗差加权整体最小二乘估计,获得待定参数估值,并通过Gauss-Newton迭代算法,推导了模型的迭代计算方法。以平面拟合和球面拟合为例,分别通过仿真数据和实测数据对算法进行验证,结果表明,对于含有粗差的点云,新方法可以获得更为理想的参数估值,其性能优于抗差整体最小二乘和加权整体最小二乘,可以更好地进行三维激光扫描的点云拟合。 相似文献
53.
在直线拟合问题中,经典的最小二乘拟合方法在自变量选取不同时,拟合的参数值和中误差存在较大差别,故本文利用模拟数据对经典最小二乘和总体最小二乘拟合结果进行对比分析,得出结论认为:经典最小二乘自变量选取不同结算参数的原因是在进行拟合计算时忽略了自变量的误差,使拟合结果只能在一个方向上保持最佳;利用总体最小二乘参数拟合的方法进行直线拟合时拟合结果不受自变量变化的影响,并能够提高拟合精度。 相似文献
54.
55.
采用GPS和全站仪联合作业的数字测图方式进行了外业快速数据采集。并利用南方CASS软件对数据进行内业成图工作,最后利用大型的地理信息系统软件ArcGIS进行地理数据的入库,从而实现了阜新市区地理数据库的更新,此方式具有速度快、效率高和精度高等优点,可以借鉴到同类的地区。 相似文献
56.
57.
基于整体最小二乘法的线性回归建模和解法 总被引:11,自引:0,他引:11
对基于自变量和因变量误差的回归问题进行了进一步研究,证明了两种方法的实质并未解决同时考虑自变量和因变量的误差问题,其解算结果和不考虑自变量误差的解算结果完全相同。给出了能同时顾及自变量和因变量误差的新的回归模型,并推导了具体的解算方法。算例结果和基于矩阵分解的整体最小二乘法解算方法的结果相同,说明了本文方法的正确性。 相似文献
58.
59.
On the multivariate total least-squares approach to empirical coordinate transformations. Three algorithms 总被引:1,自引:1,他引:1
The multivariate total least-squares (MTLS) approach aims at estimating a matrix of parameters, Ξ, from a linear model (Y−E
Y
= (X−E
X
) · Ξ) that includes an observation matrix, Y, another observation matrix, X, and matrices of randomly distributed errors, E
Y
and E
X
. Two special cases of the MTLS approach include the standard multivariate least-squares approach where only the observation
matrix, Y, is perturbed by random errors and, on the other hand, the data least-squares approach where only the coefficient matrix
X is affected by random errors. In a previous contribution, the authors derived an iterative algorithm to solve the MTLS problem
by using the nonlinear Euler–Lagrange conditions. In this contribution, new lemmas are developed to analyze the iterative
algorithm, modify it, and compare it with a new ‘closed form’ solution that is based on the singular-value decomposition.
For an application, the total least-squares approach is used to estimate the affine transformation parameters that convert
cadastral data from the old to the new Israeli datum. Technical aspects of this approach, such as scaling the data and fixing
the columns in the coefficient matrix are investigated. This case study illuminates the issue of “symmetry” in the treatment
of two sets of coordinates for identical point fields, a topic that had already been emphasized by Teunissen (1989, Festschrift
to Torben Krarup, Geodetic Institute Bull no. 58, Copenhagen, Denmark, pp 335–342). The differences between the standard least-squares
and the TLS approach are analyzed in terms of the estimated variance component and a first-order approximation of the dispersion
matrix of the estimated parameters. 相似文献
60.