文献
J-GLOBAL ID:202202220249347446
整理番号:22A0921124
複雑ネットワークベースの百日咳とクロップ咳解析:機械学習アプローチ【JST・京大機械翻訳】
Complex network-based pertussis and croup cough analysis: A machine learning approach
著者 (5件):
Renjini A.
(Department of Optoelectronics, University of Kerala, Trivandrum, Kerala 695581, India)
,
Swapna M.S.
(Department of Optoelectronics, University of Kerala, Trivandrum, Kerala 695581, India)
,
Raj Vimal
(Department of Optoelectronics, University of Kerala, Trivandrum, Kerala 695581, India)
,
Satheesh Kumar K.
(Department of Future Studies, University of Kerala, Trivandrum, Kerala 695581, India)
,
Sankararaman S.
(Department of Optoelectronics, University of Kerala, Trivandrum, Kerala 695581, India)
資料名:
Physica D: Nonlinear Phenomena
(Physica D: Nonlinear Phenomena)
巻:
433
ページ:
Null
発行年:
2022年
JST資料番号:
C0749A
ISSN:
0167-2789
CODEN:
PDNPDT
資料種別:
逐次刊行物 (A)
記事区分:
原著論文
発行国:
オランダ (NLD)
言語:
英語 (EN)