人工神经网络应用于金属离子水化能的研究
采用函数连接型神经网络(FLN),以金属离子的电荷、半径、价电子结构、电负性及空价轨道数NE为输入参数,与51种已知金属离子水化能数据进行了定量关联,并用所建立的非线性FLN模型对32种金属离子的未知水化能作出了预报.
金属离子水化能、函数连接型神经网络、热力学参数、定量建模
2013-02-25(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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金属离子水化能、函数连接型神经网络、热力学参数、定量建模
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国家重点研发计划“现代服务业共性关键技术研发及应用示范”重点专项“4.8专业内容知识聚合服务技术研发与创新服务示范”
国家重点研发计划资助 课题编号:2019YFB1406304
National Key R&D Program of China Grant No. 2019YFB1406304
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