氯代芳香族化合物结构-电化学还原电位定量关系的贝叶斯规整化BP神经网络模型

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【摘要】

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将贝叶斯规整化误差反向传播神经网络(BRBPNN)应用于环境领域的 QSPR模型.采用ChemOffice2004内置的MOPAC 2000计算了6种量子化学参数(分子最高占据能EHOMO、分子最低占据能E

【作者】

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孙伟曾光明魏万之黄国和

【机构】

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湖南大学环境科学与工程系,湖南大学化学化工学院

【出处】

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环境科学

【发表日期】

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2005年2期

【关键词】

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氯代芳香族化合物 QSPR 还原电位贝叶斯规整化神经网络权重平方和 chlorinated aromatic compounds QSPR electr

【基金项目】

：

国家自然科学基金，国家自然科学基金，高等学校优秀青年教师教学科研奖励计划，国家高技术研究发展计划(863计划)

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将贝叶斯规整化误差反向传播神经网络(BRBPNN)应用于环境领域的 QSPR模型.采用ChemOffice2004内置的MOPAC 2000计算了6种量子化学参数(分子最高占据能EHOMO、分子最低占据能ELUMO、分子生成热HF、分子偶极矩DIP、分子的电子能量EE和分子的核核排斥能CCR)以及氯原子数(Cl)和分子量(MW),建立了87种氯代芳香族化合物结构与电化学还原电位定量关系的BRBPNN模型.最优网络模型结构为6-20-1,其电化学还原电位的拟合及预测能力明显优于逐步线性回归模型,其训练集和预

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