【摘 要】
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采用函数连接型神经网络的方法 ,以金属离子的电荷、离子半径、价电子结构、电负性及适配价轨道数因子为参数 ,成功地关联了4 6种已知的金属 DCyTA配合物稳定常数logK值 ,并
【机 构】
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采用函数连接型神经网络的方法 ,以金属离子的电荷、离子半径、价电子结构、电负性及适配价轨道数因子为参数 ,成功地关联了4 6种已知的金属 DCyTA配合物稳定常数logK值 ,并在此基础上 ,预报了包括所有锕系元素在内的 2 2种金属 DCyTA配合物的logK值。
Using function-connected neural networks, we successfully linked 46 known metal DCyTA complexes with the charge, ionic radius, valence electron structure, electronegativity, and valence number of the metal ions as the parameters Constant logK value, and on this basis, predicts the logK value of 2 2 kinds of metal DCyTA complexes including all actinides.
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