0547633 - ÚI 2022 RIV CH eng J - Článek v odborném periodiku
Dropka, N. - Böttcher, K. - Holeňa, Martin
Development and Optimization of VGF-GaAs Crystal Growth Process Using Data Mining and Machine Learning Techniques.
Crystals. Roč. 11, č. 10 (2021), č. článku 1218. ISSN 2073-4352. E-ISSN 2073-4352
Grant CEP: GA ČR(CZ) GA18-18080S
Institucionální podpora: RVO:67985807
Klíčová slova: VGF-GaAs growth * machine learning * data mining * decision trees * correlation analysis * PCA biplot * k-means clustering
Obor OECD: Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)
Impakt faktor: 2.670, rok: 2021 ; AIS: 0.448, rok: 2021
Způsob publikování: Open access
Web výsledku:
http://dx.doi.org/10.3390/cryst11101218DOI: https://doi.org/10.3390/cryst11101218
Trvalý link: http://hdl.handle.net/11104/0323829