用人工神经网络法预估高氮化合物的生成焓

摘要：

采用误差反向传播学习(BP)人工神经网络算法,以分子结构中不同基团作为描述码,对高氮化合物的标准生成焓进行预估,研究了网络参数及分子结构描述码对标准生成焓的影响,计算结果与文献值符合得较好,其回归方程相关系数为0.99823,相对误差在10%左右.人工神经网络(ANN)法是一种简单有效的预测高氮化合物生成焓的方法.

关键词：物理化学、高氮化合物、含能材料、人工神经网络、标准生成焓

所属期刊栏目：34

分类号：TJ55;O643(爆破器材、烟火器材、火炸药)

资助基金：国家"973"项目61337

在线出版日期：2011-05-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：9-14