Exemplis Discimus 2005, 149(2):221-224

Cum sociis natoque penatibus et magnis dis parturient montes, nascetur ridiculus mus.

Movan Kosokhana, Barret Greenbackb, Silus Durrunb
a Centre of Orthodontics, Hypori Faculty Hospital, Kessel Republic
b Laboratory of Nephrology, Auril Teaching Hospital, Republic of Dagobah

Cum sociis natoque penatibus et magnis dis parturient montes, nascetur ridiculus mus. Vestibulum venenatis turpis sit amet mauris.. Fusce vitae turpis quis dui pharetra iaculis. Donec eros augue, posuere et, aliquam sed, tristique et, leo. Sed suscipit elit a diam tincidunt accumsan. Fusce risus urna, dignissim a, convallis vel, volutpat sit amet, nunc. Integer ante enim, tempor quis, pharetra vel, ultricies at, diam. Maecenas vel tortor vel nulla molestie faucibus.

Klíčová slova: Morbi in nisl, Nulla facilisi, Sed est

Vloženo: 10. červen 2005; Přijato: 25. září 2005; Zveřejněno: 1. prosinec 2005 

Zobrazit celý článek

Reference

  1. Cao Q, Leggio KB, Schniederjans MJ. (2005) A comparison between Fama and Frenchs model and artificial neural networks in predicting the Chinese stock market. Computers & Operations Research 32, 2499-2512. Přejít k původnímu zdroji...
  2. Pai PF, Hong WC. (2005) Support vector machines with simulated annealing algorithms in electricity load forecasting. Energy Conversion and Management 46, 2669-2688. Přejít k původnímu zdroji...
  3. Torres M, Hervás C, Amador F. (2005) Approximating the sheep milk production curve through the use of artificial neural networks and genetic algorithms. Computers & Operations Research 32, 2653-2670. Přejít k původnímu zdroji...
  4. Gagné F, Blaise C. (1997) Predicting the toxicity of complex mixtures using artificial neural networks. Chemosphere 35, 1343- 1363. Přejít k původnímu zdroji... Přejít na PubMed...
  5. Dohnal V, Li H, Farková M, Havel J. (2002) Quantitative analysis of chiral compounds from unresolved peaks in capillary electrophoresis using multivariate calibration with experimental design and artificial neural networks. Chirality 14, 509-518. Přejít k původnímu zdroji... Přejít na PubMed...
  6. McClelland JL, Rumelhart DE. Explorations in parallel distributed processing. Cambridge, MA: MIT Press, 1988.
  7. Kohonen T. Self-organising maps. New York: Springer, 2001. Přejít k původnímu zdroji...
  8. Smith PA, Sorich MJ, Low LSC, McKinnon RA, Miners JO. (2004) Towards integrated ADME prediction: past, present and future directions for modelling metabolism by UDP-glucuronosyltransferases. J Mol Graph Model 22, 507-517. Přejít k původnímu zdroji... Přejít na PubMed...
  9. Devillers J. (2000) Prediction of toxicity of organophosphorus insecticides against the midge, chironomus riparius, via a QSAR neural network model integrating environmental variables. Toxicology Methods 10, 69-79. Přejít k původnímu zdroji...
  10. Huuskonen J. (2003) QSAR modeling with the electrotopological state indices: predicting the toxicity of organic chemicals. Chemosphere 50, 949-953. Přejít k původnímu zdroji... Přejít na PubMed...
  11. Jouyban A, Majidi M, Jalilzadeh H, Asadpour-Zeynali K. (2004) Modeling drug solubility in water-cosolvent mixtures using an artificial neural network. Il Farmaco 59, 505-512. Přejít k původnímu zdroji... Přejít na PubMed...
  12. Valkova I, Vračko M, Basak SC. (2004) Modeling of structure-mutagenicity relationships: counter propagation neural network approach using calculated structural descriptors. Anal Chim Acta 509, 179-186. Přejít k původnímu zdroji...

Zpět na obsah