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用人工神经网络预测金属离子水化能

         

摘要

对金属离子水化能及其结构之间的关系进行了探讨,通过神经网络方法对其结构和性能关系建模发现,所建网络整体性能稳定,预测准确度高,所采用的几个重要的输入参数都能用人工神经网络的不同方法很好地预测金属离子水化能,且比传统的多元线性回归方法有较好的预测能力.

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