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  Modelling Ecological Interrelations in Running Water Ecosystems with Artificial Neural Networks

Schleiter, I. M., Obach, M., Wagner, R., Werner, H., Schmidt, H.-H., & Borchardt, D. (2003). Modelling Ecological Interrelations in Running Water Ecosystems with Artificial Neural Networks. In F. Recknagel (Ed.), Ecological Informatics. Understanding Ecology by Biologically-Inspired Computation (pp. 109-126). Berlin: Springer-Verlag.

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Basisdaten

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Datensatz-Permalink: https://hdl.handle.net/11858/00-001M-0000-000F-C7EC-6 Versions-Permalink: https://hdl.handle.net/11858/00-001M-0000-000F-C7ED-4
Genre: Buchkapitel

Externe Referenzen

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Urheber

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 Urheber:
Schleiter, Ingrid M., Autor
Obach, Michael1, Autor           
Wagner, Rüdiger1, Autor           
Werner, Heinrich, Autor
Schmidt, Hans-Heinrich1, Autor           
Borchardt, Dietrich, Autor
Affiliations:
1Limnological River Station Schlitz, Max Planck Institute for Limnology, Max Planck Institute for Evolutionary Biology, Max Planck Society, ou_976546              

Inhalt

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Details

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Sprache(n): eng - English
 Datum: 2003
 Publikationsstatus: Erschienen
 Seiten: -
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: Expertenbegutachtung
 Identifikatoren: eDoc: 63196
Anderer: 1029
URI: http://www.waite.adelaide.edu.au/ISEI/ecological_informatics.pdf
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Entscheidung

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Projektinformation

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Quelle 1

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Titel: Ecological Informatics. Understanding Ecology by Biologically-Inspired Computation
Genre der Quelle: Buch
 Urheber:
Recknagel, Friedrich, Herausgeber
Affiliations:
-
Ort, Verlag, Ausgabe: Berlin : Springer-Verlag
Seiten: - Band / Heft: - Artikelnummer: - Start- / Endseite: 109 - 126 Identifikator: ISBN: 3540434550