Резултати

еНаука >  Резултати >  Application of Neural Network and Time-Domain Feature Extraction Techniques for Determining Volumetric Percentages and the Type of Two Phase Flow Regimes Independent of Scale Layer Thickness
Назив: Application of Neural Network and Time-Domain Feature Extraction Techniques for Determining Volumetric Percentages and the Type of Two Phase Flow Regimes Independent of Scale Layer Thickness
Аутори: Alanazi, Abdullah K; Alizadeh, Seyed Mehdi; Nurgalieva, Karina Shamilyevna; Nesic, Slavko; Grimaldo, Guerrero John William; Abo-Dief, Hala M; Eftekhari-Zadeh, Ehsan; Nazemi, Ehsan; Narozhnyy, Igor M
Година: 2022
Публикација: APPLIED SCIENCES-BASEL
ISSN: 2076-3417 Applied Sciences-Basel Претражи идентификатор
Тип резултата: Научни чланак
Колација: vol. 12 br. 3 str. 1336-1336
DOI: 10.3390/app12031336
WoS-ID: 000755051900001
Scopus-ID: 2-s2.0-85123526013
URI: https://enauka.gov.rs/handle/123456789/814450
Пројекат: Open Access Publication Fund of Thueringer Universitaets- und Landesbibliothek Jena
Taif University Researchers Supporting Project, Taif, Saudi Arabi [TURSP-2020/266]
RUDN University Strategic Academic Leadership Program [FSRW-2020-0014]
Извор метаподатака: (Preuzeto iz Nasi u WoS)
М-категорија: 
21M21 - Водећи међународни часопис категорије M21

49
SCOPUSTM
19
OpenCitations
46
WEB OF SCIENCETM
Алт метрика
Dimensions
Unpaywall

Резултати на еНаука су заштићени ауторским правима и сва права су задржана, осим ако није другачије назначено.