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1.
2.
PSO-RBF耦合神经网络在水质评价中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
径向基函数神经网络(RBF)中,连接输出单元的权重是影响径向基函数神经网络学习精度的主要参数,采用粒子群算法(PSO)对模型参数(权值)进行优化,建立了PSO-RBF耦合神经网络模型,避免权重的人为设定,具有客观性。并在Matlab环境下编程计算,构建了用于地下水环境质量评价和海水富营养化评价的径向基函数网络评价模型。将模型应用于黑龙洞泉域5个地下水监测点和某海水富营养化评价。评价结果和其他方法的评价结果一致,与实际情况符合,评级结果是合理的。评价结果表明,RBF网络简便有效,收敛速度快,有较强的分辨能力,优化确定模型参数后,便可对评价样本进行评价,具有较好的实用性和通用性。 相似文献
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针对二氧化锰对废水中氯离子电解生成活性氯具有较好催化活性的特点,以软锰矿为原料制备一种新型粒子电极,将其用于三维电极系统处理油气田高含氯废水,利用活性氯的强氧化性进一步强化废水中难降解有机物SMP的处理;并考察软锰矿粒子电极制备条件对电极性能和电解效果的影响。结果表明:软锰矿与石墨质量比6∶4、PTFE分散液加入量10%、330°C下灼烧2 h为软锰矿粒子电极最优制备条件;与常规活性炭粒子电极相比,软锰矿粒子电极电解活性氯的产生量、COD去除率均显著优于活性炭粒子电极;且软锰矿粒子电极在重复使用多次后,活性组分流失量较小,对SMP的降解效率仍较高,保持了稳定的电催化性能。 相似文献
6.
为提高农村突发公共卫生事件应急医疗设施选址决策的科学性,基于新冠肺炎(COVID-19)疫情传播迅速,危害性强的突发公共卫生事件特征,依据应急医疗设施设计标准并兼顾农村医疗预算少、应急道路崎岖的特点,首先,选取设施备选地工程地质条件、单位成本、传染率、抵达时间、场所规模以及服务覆盖区域6项影响因素,将熵值法(EVM)和层次分析法(AHP)有效结合确定影响因素权重;其次,建立考虑患者到应急医疗设施的距离之和最小以及所选择应急医疗设施的综合评价值最优的多目标选址模型;然后,设计改进的粒子群优化(IPSO)算法求解模型,得到选址决策;最后,选取天门市部分村庄进行实证分析,以验证模型算法的有效性。结果表明:传染率和单位成本是建设应急医疗设施主要影响因素,IPSO算法选取3个应急医疗设施,能够满足8个村庄患者的治疗需求,并保证患者在4~7 min内就医,为高效开展疫情防控活动提供保障。 相似文献
7.
为监测新能源汽车锂电池的健康状态(SOH),防范电池故障引发安全事故风险,提出改进粒子群算法(IPSO)和长短期记忆(LSTM)神经网络相结合的模型,监测锂电池的SOH。首先,采用Spearman相关性分析法,提取锂电池SOH监测的健康因子;其次,采用线性惯性权重和非对称学习因子改进传统粒子群算法(PSO),利用IPSO算法对LSTM模型的隐含层神经元个数、神经元失活率、批处理值进行关键参数寻优,进一步优化LSTM模型,建立IPSO-LSTM锂电池SOH监测模型;最后,以新能源汽车主流采用的18650锂电池数据集验证IPSO-LSTM模型,并对比分析BP、LSTM和PSO-LSTM这3种模型。结果表明:IPSO-LSTM模型的平均绝对误差(MAE)在0.02以内、均方根误差(RMSE)在0.03以内,监测误差在15%以内,相较于BP、LSTM、PSO-LSTM模型,IPSO-LSTM模型的误差指标值均最小,模型具有更高的精度和稳定性。 相似文献
8.
9.
Catalytic bubble-free hydrogenation reduction of azo dye by porous membranes loaded with palladium (Pd) nanoparticles was studied for the first time. The effects of Pd loading, dye concentration and reuse repetitions of membranes were investigated. In reduction, the dye concentration decreased whereas the pH rose gradually. An optimal Pd loading was found. The catalytic membranes were able to be reused more than 3 times. 相似文献
10.
Aim of the present study was to synthesize titanium dioxide nanoparticles (YiO2 NPs) from marine actinobacteria and to develop an eco-friendly azo-dye degradation method. A total of five actinobacterial isolates were isolated from Chennai marine sediments, Tamilnadu, India and analyzed for the synthesis of TiO2 NPs using titanium hydroxide. Among these, the isolate PSV 3 showed positive results for the synthesis of TiO2 NPs, which was confirmed by UV analysis. Further characterization of the synthesized TiO2 NPs was done using XRD, AFM and FI'-IR analysis. Actinobacterial crude extract and synthesized TiO2 NPs was found efficient in degrading azo dye such as Acid Red 79 (AR-79) and Acid Red 80 (AR-80). Degradation percentage was found to be 81% for AR-79, 83% for AR-80 using actinobacterial crude extract and 84% for AR-79, 85% for AR-80 using TiO2 NPs. Immobilized actinobacterial ceils showed 88% for AR-79 and 81% for AR- 80, dye degrading capacity. Degraded components were characterized by FT-IR and GC-MS analysis. The phytotoxicity test with 500 μg/mL of untreated dye showed remarkable phenotypic as well as cellular damage to Tagetes erecta plant. Comparatively no such damage was observed on plants by degraded dye components. In biotoxicity assay, treated dyes showed less toxic effect as compared to the untreated dyes. 相似文献