全文获取类型
收费全文 | 69篇 |
免费 | 0篇 |
国内免费 | 1篇 |
专业分类
系统科学 | 1篇 |
丛书文集 | 3篇 |
综合类 | 66篇 |
出版年
2023年 | 2篇 |
2022年 | 2篇 |
2020年 | 1篇 |
2018年 | 3篇 |
2017年 | 1篇 |
2013年 | 1篇 |
2012年 | 3篇 |
2011年 | 5篇 |
2010年 | 4篇 |
2009年 | 4篇 |
2008年 | 6篇 |
2007年 | 3篇 |
2006年 | 4篇 |
2005年 | 5篇 |
2004年 | 6篇 |
2003年 | 3篇 |
2002年 | 3篇 |
2001年 | 1篇 |
2000年 | 2篇 |
1999年 | 1篇 |
1998年 | 1篇 |
1996年 | 2篇 |
1995年 | 2篇 |
1989年 | 2篇 |
1987年 | 1篇 |
1985年 | 1篇 |
1984年 | 1篇 |
排序方式: 共有70条查询结果,搜索用时 15 毫秒
31.
长青自然保护区是1995年底新建的大熊猫自然保护区,位于陕西省洋县,地处秦岭南坡,总面积29906公顷。区内有着丰富的动植物资源,已知兽类有7目22科51种,鸟类14目33科154种,列为国家重点保护动物的有30余种,是我国古北界和东洋界动物的交汇地。区内有种子植物144科717属1834种,占秦岭种子植物总数的91.1%。据初步调查,保护区内有大熊猫80只,金丝猴10群100多只,羚牛60多头。这里的大熊猫占秦岭大熊猫总数的三分之一,既有黑白相间的大熊猫,又有棕白相间的大熊猫,受到世界科学界广泛的关怀和重视。陪同我们访问的长青林业局副局长郑松峰说,在长青未成立保护区前的1984年,他们对保护大熊猫就产生了浓厚的兴趣,10多年来未花国家一分钱,先后成功地抢救了10多只病危大熊猫。在这里,我们还听到许多关于大熊猫的轶闻趣事。 相似文献
32.
为了提高大传动比锥齿轮的弯曲强度,避免小轮的轮齿根部与大轮的轮齿顶部发生干涉,切齿大传动比准双曲面齿轮小轮时,常采用突端刀具切齿。本文讨论突端刀具切制大传动比准双曲面齿轮小轮,得到小轮的轮齿模型,并借助于LTCA及有限元法,研究了突端刀具加工出的准双曲面齿轮的齿根弯曲应力和齿面接触应力。 相似文献
33.
利用二次线性微分方程的解,构造了一个高次辅助方程的精确解,借助于该高次辅助方程,研究了含任意次非线性项变系数长短波相互作用方程组,求出了其双曲函数、三角函数及有理函数精确解。 相似文献
34.
利用行波约化方法,对Davey—Stewartson I方程进行行波约化,然后利用齐次衡原则并借助于Riccati方程,求出了Davey—Stewartson I方程的精确解。 相似文献
35.
36.
非线性Schrdinger方程的包络波形式解 总被引:8,自引:7,他引:1
提出一种求解非线性Schroedinger方程包络波形式解的新方法。即利用齐次平衡原则及F-展开法的思想求出其包络波形式解,从而可得方程含有参数的一些精确解。该方法也为求解类似的方程提供了借鉴。 相似文献
37.
混沌时间序列的混合预测方法 总被引:1,自引:1,他引:1
提出了一种基于小波变换、粒子群优化的最小二乘支持向量机(PSO-LSSVM)和广义自回归条件异方差模型(GARCH)的混沌时间序列的混合预测方法.首先利用小波变换将混沌时间序列分解和重构成概貌时间序列和细节时间序列; 然后利用PSO-LSSVM模型预测概貌时间序列的未来值,采用GARCH模型预测细节时间序列的未来值;最后将概貌时间序列和细节时间序列的未来值求和作为最终的预测结果.采用该方法对Mackey-Glass和变参数Logistic混沌时间序列进行预测. 结果表明该方法能精确地预测混沌时间序列,验证了文中所提方法的有效性. 相似文献
38.
Ginzburg-Landau方程的一种解法 总被引:1,自引:8,他引:1
求解Ginzburg—Landau方程在光纤通信中具有重要意义,为此提出一种求解该方程的新方法,即根据齐次平衡原则,利用F-展开法的思想求出其行波解。利用了Riccati方程已知的三角函数和双曲函数表示的解,得到了Ginzburg—Landau方程的多个包络波形式的精确解,并发现了频散系数和Landau系数之间的重要关系。 相似文献
39.
参照农业生物生长发育与太阳光照条件的关系,并根据试验资料,把太阳光照条件划分为暗光区、弱光区、中光区和强光区4级.对各级光照条件的光照度范围进行了量化规范,简要评述了各级光照的判定依据及生物学意义. 相似文献
40.
将深度学习算法中的长短记忆神经网络(LSTM)引入期权定价的研究中.构建了沪深300ETF看涨期权和看跌期权的LSTM定价模型,进行了实证分析,并和BP神经网络模型的预测结果进行了对比.结果表明,LSTM神经网络模型的预测精度与深度学习的训练次数有关,且LSTM期权定价模型的预测效果要优于传统的BP模型. 相似文献