Accès chercheur

EEDIS Laboratory

Evolutionary Engineering

and

Distributed Information Systems

Réseaux et Communication

Sécurité et Multimédia

Ingénierie des Connaissances

Data Mining & Web Intelligent

Interopérabilité des Systèmes d’information
& Bases de données

Développement Orienté Service

A Hybrid Approach Based on Self-Organizing Neural Networks and the K-Nearest Neighbors Method to Study Molecular Similarity

Auteurs: » Abdelmalek Amine
» ELBERRICHI Zakaria
» Michel Simonet
» Rahmouni Ali.
Type : Revue Internationale
Nom du journal : International Journal of Chemoinformatics and Chemical Engineering ( IJCCE) ISSN: 2155-4110
Volume : 1 Issue: 1 Pages: 75-95
Lien : » http://www.igi-global.com/article/hybrid-approach-based-self-organizing/50473
Publié le : 01-01-2011

AHybrid Approach Based on Self-Organizing Neural Networks and the K-NearestNeighbors Method to Study Molecular Similarity International Journal ofChemoinformatics and Chemical Engineering ( IJCCE) 1(1):75-95, 2011. DOI:10.4018/IJCCE, ISSN: 2155-4110, EISSN: 2155-4129

http://www.igi-global.com/article/hybrid-approach-based-self-organizing/50473


Tous droits réservés - © 2019 EEDIS Laboratory