Classification of tea specimens using novel hybrid artificial intelligence methods
PBN-AR
Instytucja
Wydział Informatyki, Elektroniki i Telekomunikacji (Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie)
Informacje podstawowe
Główny język publikacji
EN
Czasopismo
Sensors and Actuators. B, Chemical
ISSN
0925-4005
EISSN
1873-3077
Wydawca
Elsevier Science SA
Rok publikacji
2014
Numer zeszytu
Strony od-do
117--125
Numer tomu
192
Link do pełnego tekstu
Identyfikator DOI
Liczba arkuszy
0.64
Autorzy
(liczba autorów: 2)
Pozostali autorzy
+ 1
Słowa kluczowe
EN
neural networks
pattern recognition
fuzzy systems
genetic algorithms
artificial intelligence methods
tea
e-nose
hybrid systems
evolutionary-neural systems
Cechy publikacji
original article
peer-reviewed
Inne
System-identifier
idp:078230
CrossrefMetadata from Crossref logo
Cytowania
Liczba prac cytujących tę pracę
Brak danych
Referencje
Liczba prac cytowanych przez tę pracę
Brak danych