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检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]重庆三峡学院化学与环境工程学院,重庆404000
出 处:《化学学报》2009年第10期1109-1115,共7页Acta Chimica Sinica
基 金:教育部"春晖计划"(No.Z2007-1-630010);重庆市教委科学技术研究基金(No.KJ081102);重庆三峡学院引进人才科研基金(No.2007-SXXYRC-008)资助项目
摘 要:基于启发式方法(HM)和BP人工神经网络方法建立了5个参数的定量结构性质关系(QSPR)模型,用于预测80个芳香胺类化合物N—H键的键离解能(BDE).通过两种方法分别建立了线性和非线性的QSPR模型,相关系数R分别为0.823和0.976.通过对模型的稳定性和预测能力进行比较,发现BP人工神经网络方法能够更好地预测芳香胺类化合物N—H键的BDE值.The bond dissociation energy (BDE) of 80 diverse arylamines was modeled using the five descriptors calculated from the molecular structure along with a quantitative structure-property relationship (QSPR) technique. The heuristic method (HM) and back-propagation neural network method were utilized to construct the linear and nonlinear prediction models, leading to the correlation coefficients R of 0.823 and 0.976. By comparison of the stability with prediction ability of the models, it was found that BP network was a good method for predicting the N—H BDE values of arylamines.
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