Rezultati

eNauka >  Rezultati >  Interpretative optimization and artificial neural network modeling of the gas chromatographic separation of polycyclic aromatic hydrocarbons
Title: Interpretative optimization and artificial neural network modeling of the gas chromatographic separation of polycyclic aromatic hydrocarbons
Authors: Sremac, Snezana; Popović, Aleksandar R.  ; Todorović, Žaklina; Cokesa, Duro  ; Onjia, Antonije E.  
Issue Date: 2008
Publication: Talanta
ISSN: 0039-9140 Talanta Search Idenfier
Publisher: Elsevier Science Bv, Amsterdam
Type: Article
Collation: 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
Project: Nove metode i tehnike za separaciju i specijaciju hemijskih elemenata u tragovima, organskih supstanci i radionuklida i identifikaciju njihovih izvora (RS-142039)
M-category: 
21aM21a

17
SCOPUSTM
11
OpenCitations
16
WEB OF SCIENCETM
Alt metrika
Dimensions
Unpaywall

Rezultati na eNauka su zaštićeni autorskim pravima i sva prava su zadržana, osim ako nije drugačije naznačeno.