Rezultati

eNauka >  Rezultati >  Analysis of unsupervised learning approach for classification of vehicle fuel type using psychoacoustic features
Naziv: Analysis of unsupervised learning approach for classification of vehicle fuel type using psychoacoustic features
Autori: Milivojcevic, Marko M; Ciric, Dejan G  ; Prezelj, Jurij; Murovec, Jure
Godina: 2024
Publikacija: MEASUREMENT
ISSN: 0263-2241 Measurement Pretraži identifikator
Tip rezultata: Naučni članak
Kolacija: vol. 227 str. 114318-114318
DOI: 10.1016/j.measurement.2024.114318
WoS-ID: 001198525300001
Scopus-ID: 2-s2.0-85185549870
URI: https://enauka.gov.rs/handle/123456789/937364
Projekat: Slovenian Research Agency [P2-0401]
Ministry of Science, Technological Development and Innovation of the Republic of Serbia [451- 03-47/2023-01/200102]
Izvor metapodataka: (Preuzeto iz Nasi u WoS)
M-kategorija: 
21aM21a - Vodeći međunarodni časopis kategorije M21a

8
SCOPUSTM
3
WEB OF SCIENCETM
Alt metrika
Dimensions
Unpaywall

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