NEURAL COMPUTING & APPLICATIONS - Czasopismo - MOST Wiedzy

Twoje konto

zaloguj

Wyszukiwarka

NEURAL COMPUTING & APPLICATIONS

ISSN:

0941-0643

eISSN:

1433-3058

Dyscypliny:

  • automatyka, elektronika, elektrotechnika i technologie kosmiczne (Dziedzina nauk inżynieryjno-technicznych)
  • informatyka techniczna i telekomunikacja (Dziedzina nauk inżynieryjno-technicznych)
  • inżynieria bezpieczeństwa (Dziedzina nauk inżynieryjno-technicznych)
  • inżynieria biomedyczna (Dziedzina nauk inżynieryjno-technicznych)
  • inżynieria lądowa, geodezja i transport (Dziedzina nauk inżynieryjno-technicznych)
  • nauki o zarządzaniu i jakości (Dziedzina nauk społecznych)
  • stosunki międzynarodowe (Dziedzina nauk społecznych)
  • informatyka (Dziedzina nauk ścisłych i przyrodniczych)

Punkty Ministerialne: Pomoc

Punkty Ministerialne - aktualny rok
Rok Punkty Lista
Rok 2024 100 Ministerialna lista czasopism punktowanych 2024
Punkty Ministerialne - lata ubiegłe
Rok Punkty Lista
2024 100 Ministerialna lista czasopism punktowanych 2024
2023 100 Lista ministerialna czasopism punktowanych 2023
2022 100 Lista ministerialna czasopism punktowanych (2019-2022)
2021 100 Lista ministerialna czasopism punktowanych (2019-2022)
2020 100 Lista ministerialna czasopism punktowanych (2019-2022)
2019 100 Lista ministerialna czasopism punktowanych (2019-2022)
2018 25 A
2017 25 A
2016 20 A
2015 25 A
2014 25 A
2013 20 A
2012 15 A
2011 15 A
2010 20 A

Model czasopisma:

Hybrydowe

Punkty CiteScore:

Punkty CiteScore - aktualny rok
Rok Punkty
Rok 2023 11.4
Punkty CiteScore - lata ubiegłe
Rok Punkty
2023 11.4
2022 10
2021 8.7
2020 7.3
2019 6.5
2018 4.9
2017 5.4
2016 5.2
2015 4
2014 2.6
2013 2
2012 1.8
2011 1.5

Impact Factor:

Zaloguj się aby zobaczyć Współczynnik Impact Factor dla tego czasopisma

Sherpa Romeo:

https://v2.sherpa.ac.uk/id/publication/17185

Prace opublikowane w tym czasopiśmie

Filtry

wszystkich: 4

  • Kategoria
  • Rok
  • Opcje

wyczyść Filtry wybranego katalogu niedostępne

Katalog Czasopism

Rok 2021
Rok 2020
  • Applying artificial neural networks for modelling ship speed and fuel consumption
    Publikacja

    - NEURAL COMPUTING & APPLICATIONS - Rok 2020

    This paper deals with modelling ship speed and fuel consumption using artificial neural network (ANN) techniques. These tools allowed us to develop ANN models that can be used for predicting both the fuel consumption and the travel time to the destination for commanded outputs (the ship driveline shaft speed and the propeller pitch) selected by the ship operator. In these cases, due to variable environmental conditions, making...

    Pełny tekst do pobrania w portalu

Rok 2013

wyświetlono 732 razy