该文先在一个LEPS型势能面上对H+CIF 体系进行了系统的理论研究,主要讨论了势能面的拟合、选择及相对平动能和转动量子数对体系的反应几率、反应截面、内能态分布、能量分配、角度分布、转动取禹和通道竞争的影响.结果表明,动态因素对反应的两条宏观通道的影响是不同的.随后,研究人员又设计、表征了48个具有不同特征的势能面,并根据动态条件进行了准经典轨线计算,共得到样本240个(每个样本为1000条轨线).在这些样本的基础上,研究人员又应用模式识别和人工神经网络研究了势能面和动态因素对体系反应终态的影响,主要讨论了它们对反应体系长寿命轨线的形成、反应几率和反应截面、能量分配和矢量相关的作用.研究结果表明,包括"Polanyi规则"在内的前人一些结果可以从模式识别得到,而且模式识别可以给出更丰富的结论,如它可以对各个因素的重要性进行排序、对不同特征间的乘积所起的作用给出评判和给出判别未知样本属性所需的最少特征等等.通过模式识别给出的判别方程,研究人员对未知样本的属性进行了定性预报,并通过分类图所给出的直观表示,进行了实验设计和判别.