自适应模糊神经网络预测金属-HEDTA配合物稳定常数的研究

摘要：

采用自适应模糊神经网络的方法,以金属离子的价电子结构、电负性、电荷半径比及失屏参数为参变量,关联金属-HEDTA配合物稳定常数.利用减法聚类算法以确定模糊神经网络的结构,并结合模糊推理系统调整其参数.30种已知的金属-HEDTA配合物稳定常数logK值预测结果令人满意,比函数连接网络要好些.在此基础上,预测了迄今尚缺的22种金属-HEDTA配合物的稳定常数值.

关键词：人工神经网络、自适应模糊神经网络、金属离子、HEDTA配合物、稳定常数

所属期刊栏目：23

分类号：O655.29(分析化学)

在线出版日期：2006-12-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：909-912