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在信息量较大, 而预报对象与预报因子的关系又不清楚的状况下, 智能机器学习方法是解决这类问题的较好手段。利用1997—2001年成都站的常规探空资料和双流机场的地面观测资料, 使用支持向量机 (Support Vector Machines, 简称SVM) 方法, 选取多种核函数进行双流机场低能见度天气的预报建模试验。测试结果表明:以径向基函数和拉普拉斯函数构造的SVM预报模型实验效果最好, Ts评分分别为0.287和0.292, 远高于双流机场低能见度天气出现的频率 (0.155)。试验结果还表明:以径向基函数构造的SVM预报模型空报较多, 漏报较少; 而以拉普拉斯函数构造的SVM预报模型空报较少, 漏报较多。因此, 如果强调模型对低能见度天气预报的准确性, 则应采用以拉普拉斯函数构造的预报模型, 如果强调对低能见度天气的预防性, 则应采用以径向基函数构造的预报模型。 相似文献
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Z. Kaymaz 《Annales Geophysicae》1998,16(4):376-387
This study presents cross-sectional vector maps of the magnetic field derived from IMP 8 magnetometer in the magnetosheath at 30 Re behind the Earth. In addition the vector patterns of the magnetosheath field for northward, southward, and east-west interplanetary magnetic field (IMF) directions are qualitatively compared with those obtained from the Spreiter-Stahara gas dynamic (GD) and Fedder-Lyon magnetohydrodynamic models (MHD). The main purpose is to display the cross-sectional differences in relation to the dayside merging with different IMF directions, allowing the reader to make direct visual comparisons of the vector patterns. It is seen that for east-west IMF directions, the data-based and MHD-based patterns differ noticeably in a similar way from the GD model, presumably reflecting the influence of dayside magnetic merging of the Earths magnetic field with the y-component of the interplanetary magnetic field. All three northward IMF cross sections show comparable field draping patterns as expected for a closed magnetosphere. For southward IMF case, on the other hand, differences between the three cross-sectional patterns are greater as seen in the field vector sizes and directions, especially closer to the magnetopause where more disturbed magneto-spheric conditions are known to be exist. The data comparisons with the MHD and GD models show that the differences result from the magnetic field-flow coupling and that the effects of dayside reconnection are present in IMP 8 magnetic field measurements. 相似文献
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支持向量回归机在滑坡安全可靠度评价中的应用研究 总被引:1,自引:0,他引:1
探讨支持向量机的参数优化方法,将学习能力较强的支持向量机引入滑坡可靠度评价当中,并根据数理统计的理论,对滑坡稳定性敏感性因素作数据处理,并证明其合理性,在此基础上提出一种改进的可靠度指标的计算方法。为便于对比,分别选取49个学习样本和121个学习样本两种计算模型,计算实例表明,这两种计算模型与蒙特卡洛模型计算结果非常接近,充分体现了在小样本的情形下支持向量机的优势,说明将其应用于滑坡安全可靠度评价中是可行的。 相似文献
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As a widely used approach for feature extraction and data reduction, Principal Components Analysis (PCA) suffers from high computational cost, large memory requirement and low efficacy in dealing with large dimensional datasets such as Hyperspectral Imaging (HSI). Consequently, a novel Folded-PCA is proposed, where the spectral vector is folded into a matrix to allow the covariance matrix to be determined more efficiently. With this matrix-based representation, both global and local structures are extracted to provide additional information for data classification. Moreover, both the computational cost and the memory requirement have been significantly reduced. Using Support Vector Machine (SVM) for classification on two well-known HSI datasets and one Synthetic Aperture Radar (SAR) dataset in remote sensing, quantitative results are generated for objective evaluations. Comprehensive results have indicated that the proposed Folded-PCA approach not only outperforms the conventional PCA but also the baseline approach where the whole feature sets are used. 相似文献
28.
通过软硬变化检测识别冬小麦 总被引:1,自引:0,他引:1
提出一种软硬变化检测的作物识别方法 SHLUCD(Soft and Hard Land Use/Cover Change Detection Method)。该方法利用多期遥感影像能够有效表达作物的生长物候特征,以达到在离散变化区(即纯净像元区,包括完全转换成作物的突变区域和非作物区域)和连续变化区(即渐变区,混合像元区,是部分转化为作物的区域)准确进行作物的识别。在北京市选择一个研究区,以冬小麦为研究对象,选用2011年10月6日(播种期)和2012年4月16日(拔节期)两期环境减灾1号卫星影像,分别采用硬变化检测方法 HLUCD(Hard Land Use/Cover Change Detection Method)、软变化检测方法 SLUCD(Soft Land Use/Cover Change Detection Method)和SHLUCD进行冬小麦的识别。实验结果表明:在不同尺度窗口下,SHLUCD较传统方法表现出较明显的优势,具有更低的均方根误差RMSE(SHLUCD为[0.14,0.07],HLUCD为[0.15,0.07],SLUCD为[0.16,0.08])和偏差bias(SHLUCD为-0.0008,HLUCD为-0.007,SLUCD为0.014)和更高的决定系数R2(SHLUCD为[0.68,0.86],HLUCD为[0.62,0.86],SLUCD为[0.60,0.86])。针对冬小麦突变区域、冬小麦渐变区域和非冬小麦区域分别进行评价,表明SHLUCD识别精度接近各区最佳的识别方法,进一步验证了SHLUCD的灵活性和适用性。SHLUCD方法在离散变化区能够通过土地覆盖类型状态变化来有效地识别出冬小麦,在连续变化区可识别出土地覆盖的状态变化程度定量表达冬小麦的丰度,是其他作物多时相遥感变化检测的前期实验基础。 相似文献
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面向对象规则和支持向量机的天宫一号高光谱影像分类 总被引:2,自引:2,他引:0
传统的高光谱分类方法通常基于单一像元的光谱或纹理特征,很少考虑地物空间结构信息与空间相关特征.本文将面向对象规则与基于像元的分类进行融合,利用对象的空间结构特征和光谱特征进行混合分类,旨在克服像元层次分类的不足.本文尝试性的提出了两种混合分类方法:(1)基于分形网络演化的多尺度分割支持向量机分类(2)基于多层分水岭分割的SVM分类,并将这两种方法应用到天宫一号高光谱数据上.结果表明:基于面向对象规则的混合分类方法有效地提高了分类精度,不仅能够改善同谱异物现象,而且解决分类结果中地物破碎的问题. 相似文献
30.
根据无瞬心包络原理,用向量法推导一种由已知铣刀刃形求螺旋槽形状的简便计算公式和方法. 相似文献