【摘 要】
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建立了一个基于误差反向传播（Back-Propagation，BP）神经网络方法的基团贡献模型，用于预测有机物闪点。以32种分子基团作为神经网络的输入参数，闪点作为输出，研究有机物闪点与分子结
【机 构】
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南京工业大学城市建设与安全环境学院
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建立了一个基于误差反向传播（Back-Propagation，BP）神经网络方法的基团贡献模型，用于预测有机物闪点。以32种分子基团作为神经网络的输入参数，闪点作为输出，研究有机物闪点与分子结构之间的相关性。实验样本由258种有机物构成，并随机划分为训练集（216种）和预测集（42种）。通过试差法确定神经网络最优参数，应用最优BP网络结构（32-4-1）进行模拟，结果表明，闪点预测值与实验值符合良好，绝对平均绝对误差6．22K，绝对平均相对误差2．24％，优于传统基团贡献法所得结果。该方法的提出，不仅揭示
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