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How to Address the Problems of Data Mining in Chemistry : The Application of Artificial Neural Networks
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- 발행기관
- 보안공학연구지원센터(IJDTA) 바로가기
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- 간행물
- International Journal of Database Theory and Application SCOPUS 바로가기
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- 통권
- Vol.8 No.5 (2015.10)바로가기
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- 페이지
- pp.207-214
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- 저자
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- 언어
- 영어(ENG)
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- URL
- https://www.earticle.net/Article/A257142
※ 원문제공기관과의 협약기간이 종료되어 열람이 제한될 수 있습니다.
원문정보
초록
- 영어
- Recent years, data mining has become a very popular concept in computer science. Its application has covered many crucial subjects. However, the systemic research based on relevant techniques in the field of chemistry is still non-existent. Here, we present a future possibility of the osmosis of data mining to chemistry under the circumstance of the age of big data, using artificial neural network (ANN) models as a crucial example. By presenting its applications in different research areas, this paper gives a comprehensive understanding to the ANN and its potential to dominate the chemical data mining area.
목차
Abstract
1. Introduction
2. Artificial Neural Network
3. Chemical Prediction Models Using ANN Techniques
4. Chemical Pattern Recognition Models Using ANN Techniques
5. A Case Study Using ANN Models
6. Conclusion
Acknowledgment
References
키워드
Data mining big data artificial neural network chemistry저자
간행물 정보
발행기관
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- 발행기관명
- 보안공학연구지원센터(IJDTA) [Science & Engineering Research Support Center, Republic of Korea(IJDTA)]
- 설립연도
- 2006
- 분야
- 공학>컴퓨터학
- 소개
- 1. 보안공학에 대한 각종 조사 및 연구 2. 보안공학에 대한 응용기술 연구 및 발표 3. 보안공학에 관한 각종 학술 발표회 및 전시회 개최 4. 보안공학 기술의 상호 협조 및 정보교환 5. 보안공학에 관한 표준화 사업 및 규격의 제정 6. 보안공학에 관한 산학연 협동의 증진 7. 국제적 학술 교류 및 기술 협력 8. 보안공학에 관한 논문지 발간 9. 기타 본 회 목적 달성에 필요한 사업
간행물
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- 간행물명
- International Journal of Database Theory and Application
- 간기
- 격월간
- pISSN
- 2005-4270
- 수록기간
- 2008~2016
- 십진분류
- KDC 505 DDC 605
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