基于AMl量化参数的卤代甲烷Δ_fH_m~θRBF-NN模型的构建

来源 :青海师范大学学报(自然科学版) | 被引量 : 0次 | 上传用户：stillzhl

【摘要】

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应用G98W程序包中的AMl方法对45个卤代甲烷分子进行优化计算,所得中心碳原子的静电荷密度(Qc)、分子的最高占据轨道能级(HOMO)和最低空轨道能级(LUMO)量化参数作为径向基人工

【作者】

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王红

【机构】

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青海民族学院化学系

【出处】

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青海师范大学学报(自然科学版)

【发表日期】

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2005年4期

【关键词】

：

RBF-NN神经网络 AMl量化参数卤代甲烷标准生成焓 RBF neural network AM1 halomethanes standard mo

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应用G98W程序包中的AMl方法对45个卤代甲烷分子进行优化计算,所得中心碳原子的静电荷密度(Qc)、分子的最高占据轨道能级(HOMO)和最低空轨道能级(LUMO)量化参数作为径向基人工神经网络的输入向量,选用df=10,eg=10-3对卤代甲烷△fHmθ进行建模,所建模型预测值与其实验值吻合得很好.故这一新方法具有一定的参考价值.

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