Rezultati
eNauka >
Rezultati >
Interpretative optimization and artificial neural network modeling of the gas chromatographic separation of polycyclic aromatic hydrocarbons
| Naziv: | Interpretative optimization and artificial neural network modeling of the gas chromatographic separation of polycyclic aromatic hydrocarbons | Autori: | Sremac, Snezana; Popović, Aleksandar R.   ; Todorović, Žaklina; Cokesa, Duro ; Onjia, Antonije E. |
Godina: | 2008 | Publikacija: | Talanta | ISSN: | 0039-9140 Talanta Pretraži identifikator |
Izdavač: | Elsevier Science Bv, Amsterdam | Tip rezultata: | Naučni članak | Kolacija: | 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 |
Projekat: | Nove metode i tehnike za separaciju i specijaciju hemijskih elemenata u tragovima, organskih supstanci i radionuklida i identifikaciju njihovih izvora (RS-142039) | M-kategorija: | 21aM21a - Vodeći međunarodni časopis kategorije M21a |
Rezultati na eNauka su zaštićeni autorskim pravima i sva prava su zadržana, osim ako nije drugačije naznačeno.