Резултати
еНаука >
Резултати >
Interpretative optimization and artificial neural network modeling of the gas chromatographic separation of polycyclic aromatic hydrocarbons
| Назив: | Interpretative optimization and artificial neural network modeling of the gas chromatographic separation of polycyclic aromatic hydrocarbons | Аутори: | Sremac, Snezana; Popović, Aleksandar R.   ; Todorović, Žaklina; Cokesa, Duro ; Onjia, Antonije E. |
Година: | 2008 | Публикација: | Talanta | ISSN: | 0039-9140 Talanta Претражи идентификатор |
Издавач: | Elsevier Science Bv, Amsterdam | Тип резултата: | Научни чланак | Колација: | vol. 76 br. 1 str. 66-71 | DOI: | 10.1016/j.talanta.2008.02.004 | WoS-ID: | 000256934200012 | Scopus-ID: | 2-s2.0-43649100022 | PMID: | 18585242 | URI: | https://enauka.gov.rs/handle/123456789/201777 https://vinar.vin.bg.ac.rs/handle/123456789/3468 http://TechnoRep.tmf.bg.ac.rs/handle/123456789/1347 https://cherry.chem.bg.ac.rs/handle/123456789/947 |
Пројекат: | Nove metode i tehnike za separaciju i specijaciju hemijskih elemenata u tragovima, organskih supstanci i radionuklida i identifikaciju njihovih izvora (RS-142039) | М-категорија: | 21aM21a - Водећи међународни часопис категорије M21a |
Резултати на еНаука су заштићени ауторским правима и сва права су задржана, осим ако није другачије назначено.