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用人工神经网络法预估芳香族多硝基化合物生成焓

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摘要

采用误差反向传播学习(BP)的一个双层神经网络,以分子结构中不同基团作为描述码,预估芳香族多硝基化合物的生成焓,研究了网络参数及分子结构描述码的影响,同时用分子子图法进行了多元线性回归,取得了较好的结果(其回归方程相关系数达到0.9967),计算结果的绝大多数相对误差在10%范围以内.

著录项

来源
《含能材料》 |2004年第4期|207-213|共7页
作者
王芳; 刘剑洪; 田德余; 陈莉; 赵凤起; 洪伟良; 李翠华; 张雪利;
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作者单位

深圳大学师范学院化生系,广东,深圳,518060;

深圳大学师范学院化生系,广东,深圳,518060;

深圳大学师范学院化生系,广东,深圳,518060;

国防科技大学航天与材料工程学院,湖南,长沙,410073;

深圳大学师范学院化生系,广东,深圳,518060;

西安近代化学研究所,陕西,西安,710065;

深圳大学师范学院化生系,广东,深圳,518060;

深圳大学师范学院化生系,广东,深圳,518060;

深圳大学师范学院化生系,广东,深圳,518060;

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正文语种 chi
中图分类有机化合物性质;
关键词
物理化学; 生成焓; 芳香族多硝基化合物; 人工神经网络(ANN); 分子结构描述码(MSD);

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