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2.
3.
高维遥感图像的快速分类算法 总被引:1,自引:0,他引:1
为了实现对高维遥感图像的快速准确分类,提出了一种基于k均值二叉树支持向量机(SVM)的分类方法。该方法通过对选取的训练样本进行k均值聚类,生成支持向量机分类二叉树,作为确定最佳分类顺序的依据,以降低分类过程中的误差累积并提高整体分类精度,而且可缓解由样本数量不均衡导致的分类误差。该方法可在不进行降维处理的情况下,对高维遥感图像进行快速准确分类。测试结果表明,其分类速度和分类精度都优于传统的支持向量机分类结果。 相似文献
4.
针对现有变形预测方法对于大坝变形的预测效果不理想的问题,该文利用局部均值分解方法获取生产函数分量并进行支持向量回归建模,用此方法对大坝变形进行多尺度分析。通过局部均值分解对大坝变形序列进行分解得到其乘积函数分量,然后利用支持向量机回归进行外推预测,再把各乘积函数分量的预测结果进行叠加重构生成,进而获得大坝变形预测值。通过实例分析,比较GM(1,1)、支持向量机和该文方法3种模型在变形监测数据处理中的拟合和预测结果,表明该文方法充分发掘数据本身所蕴含的物理机制和物理规律,提高了大坝变形多尺度预测精度。 相似文献
5.
改进支持向量机的高分遥感影像道路提取 总被引:2,自引:0,他引:2
针对支持向量机受分类数的限制在高分辨率遥感影像中无法直接获取高精度道路网信息的问题,该文提出一种新的混合的基于支持向量机的方法:首先,利用模糊C均值聚类方法将输入的遥感影像分为3类,以减少支持向量机的错分现象;其次,运用支持向量机将不同类别的像素分为道路类和非道路类;最后,应用马尔科夫随机场对分类结果进行噪声去除,并采用形态学进行后处理,进而得到精确道路网信息。实验结果表明:该算法不仅能够从高分辨率遥感影像中提取出道路网,而且精度优于直接使用支持向量机算法以及对比算法。 相似文献
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准确提取海岸水边线是海岸线变迁研究中必不可少的基本工作。本文以海南省陵水黎族自治县2016年的GF-2影像为数据源,在大气校正和正射校正等预处理的基础上,结合数学形态学处理等方法,采用NDWI (Normalized Difference Water Index)阈值法、ISOADTA (Iterative Self-Organizing Data Analysis Technique Algorithm)、SVM (Support Vector Machine)和面向对象法(Object-Oriented Classification,OOC)等4种不同方法来对海岸水边线进行提取,并对其提取结果进行定性和定量评估,进而分析比较了这4种方法在提取人工海岸、砂质海岸和基岩海岸等3种不同海岸类型的水边线时的提取效果和提取精度。结果表明,SVM方法在3种海岸水边线上的总体提取效果最好,总体提取精度最高。 相似文献
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8.
When travelling, people are accustomed to taking and uploading photos on social media websites, which has led to the accumulation of huge numbers of geotagged photos. Combined with multisource information (e.g. weather, transportation, or textual information), these geotagged photos could help us in constructing user preference profiles at a high level of detail. Therefore, using these geotagged photos, we built a personalised recommendation system to provide attraction recommendations that match a user's preferences. Specifically, we retrieved a geotagged photo collection from the public API for Flickr (Flickr.com) and fetched a large amount of other contextual information to rebuild a user's travel history. We then created a model-based recommendation method with a two-stage architecture that consists of candidate generation (the matching process) and candidate ranking. In the matching process, we used a support vector machine model that was modified for multiclass classification to generate the candidate list. In addition, we used a gradient boosting regression tree to score each candidate and rerank the list. Finally, we evaluated our recommendation results with respect to accuracy and ranking ability. Compared with widely used memory-based methods, our proposed method performs significantly better in the cold-start situation and when mining ‘long-tail’ data. 相似文献
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10.
为解决介质圆柱体逆散射问题,提出一种新的在线逆散射方法,通过支持向量机将逆散射问题转化成一个回归估计问题. 该方法可应用于各种逆散射方面, 尤其是目标的几何与电磁参数重构和埋地目标探测. 文中首次将支持向量机方法应用到该领域,设置多个散射场的观测点,通过提取散射场的不同信息作为样本信息训练支持向量机, 建立了介质圆柱体的逆散射模型, 利用该模型重构了介质圆柱体的电磁参数,同时探测了埋地位置. 数值结果显示了该方法的有效性和准确性,为目标的实时逆散射研究提供了一种有效方法. 相似文献