【摘 要】
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本文用人工神经网络方法，以ＣｒａｍｅｒⅢ的ＢＣＤＥＦ参数作为输入参数，预测有机物物性．对于１５３个不同类型有机物的亨利常数（Ｈ）的预测结果为：相关系数ｒ＝０．９８１３，标准差ＳＤ＝０．３３６９ｌｏｇＨ单位，对于９１种有机物在水中溶解度（Ｓ）的预测结果为：相关系
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本文用人工神经网络方法，以ＣｒａｍｅｒⅢ的ＢＣＤＥＦ参数作为输入参数，预测有机物物性．对于１５３个不同类型有机物的亨利常数（Ｈ）的预测结果为：相关系数ｒ＝０．９８１３，标准差ＳＤ＝０．３３６９ｌｏｇＨ单位，对于９１种有机物在水中溶解度（Ｓ）的预测结果为：相关系数ｒ＝０．９８５５，标准差ＳＤ＝０．２８２７ｌｏｇＳ单位。
In this paper, artificial neural network method to Cramer Ⅲ BCDEF parameters as input parameters to predict the physical properties. The predicted results of Henry’s constant (H) for 153 different types of organic matter are as follows: correlation coefficient r = 0.9813, standard deviation SD = 0.3369logH unit, and the prediction results of 91 organic compounds in water solubility (S) The coefficient r = 0.9855, standard deviation SD = 0.2827logS unit.
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