Перейти к основному содержанию
AkademIndex

Продукты

Для разработчиков

AkademBaseОткрытый API экосистемы
← Назад к работе

Работы, на которые ссылается эта работа

Работ: 32

Работа: Machine learning estimation and optimization for evaluation of pharmaceutical solubility in supercritical carbon dioxide for improvement of drug efficacy

  1. Random Forests

    Leo Breiman

    Статья2001Цитирований: 67
    ABI

  2. The Whale Optimization Algorithm

    Seyedali Mirjalili, Andrew Lewis

    Статья2016Цитирований: 9
    ABI

  3. Greedy function approximation: A gradient boosting machine.

    Jerome H. Friedman

    Статья2001Цитирований: 6
    ABI

  4. Gradient boosting machines, a tutorial

    Alexey Natekin, Alois Knoll

    Статья2013Цитирований: 6
    ABI

  5. Random Forests

    Adele Cutler, D. Richard Cutler, John R. Stevens

    Глава2012Цитирований: 6
    ABI

  6. RANDOM FORESTS FOR CLASSIFICATION IN ECOLOGY

    D. Richard Cutler, Thomas C. Edwards, Karen H. Beard +4

    Статья2007Цитирований: 5
    ABI

  7. Isolation Forest

    Fei Tony Liu, Kai Ming Ting, Zhi‐Hua Zhou

    Статья2008Цитирований: 4
    ABI

  8. Ensemble Methods in Machine Learning

    Thomas G. Dietterich

    Глава2000Цитирований: 4
    ABI

  9. Supercritical carbon dioxide utilization in drug delivery: Experimental study and modeling of paracetamol solubility

    Hamidreza Bagheri, Behrouz Notej, Sara Shahsavari +1

    Статья2022Цитирований: 3
    ABI

  10. Experimental solubility measurement of cephalexin in supercritical carbon dioxide

    Safar Ali Shojaee, Hamid Rajaei, Ali Zeinolabedini Hezave +2

    Статья2013Цитирований: 3
    ABI

  11. Medium Gaussian SVM, Wide Neural Network and stepwise linear method in estimation of Lornoxicam pharmaceutical solubility in supercritical solvent

    Tao Wang, Chia‐Hung Su

    Статья2021Цитирований: 3
    ABI

  12. RETRACTED: Prediction of busulfan solubility in supercritical CO2 using tree-based and neural network-based methods

    Zhou Tianhao, Hasan Sh. Majdi, Dmitry Olegovich Bokov +6

    Статья2022Цитирований: 3
    ABI

  13. Machine learning aided drug development: Assessing improvement of drug efficiency by correlation of solubility in supercritical solvent for nanomedicine preparation

    Mohammed Ghazwani, M. Yasmin Begum

    Статья2023Цитирований: 3
    ABI

  14. Random Forest: A Review

    Computer Science & Engineering &GZSCCET Bhatinda, Punjab, India, Eesha Goel, Er. Abhilasha +1

    Обзорная статья2017Цитирований: 3
    ABI

  15. Multi support vector models to estimate solubility of Busulfan drug in supercritical carbon dioxide

    Zhiyu Zhao, Peng Liu, Yijie Li +4

    Статья2022Цитирований: 2
    ABI

  16. Machine learning model for prediction of drug solubility in supercritical solvent: Modeling and experimental validation

    Feifei An, Biju Theruvil Sayed, Rosario Mireya Romero‐Parra +8

    Статья2022Цитирований: 2
    ABI

  17. Advancing nanomedicine production via green method: Modeling and simulation of pharmaceutical solubility at different temperatures and pressures

    Hanyi Song, Hua Shao, Ying Zhang +1

    Статья2024Цитирований: 2
    ABI

  18. Без названия

    ДругоеЦитирований: 1
    ABI

  19. Без названия

    ДругоеЦитирований: 1
    ABI

  20. Без названия

    ДругоеЦитирований: 1
    ABI

  21. Без названия

    ДругоеЦитирований: 1
    ABI

  22. Без названия

    ДругоеЦитирований: 1
    ABI

  23. Без названия

    ДругоеЦитирований: 1
    ABI

  24. Без названия

    ДругоеЦитирований: 1
    ABI

  25. Без названия

    ДругоеЦитирований: 1
    ABI