人工神经网络用于金属离子-DCyTA配合物的稳定常数预报

• 作者: 印春生 李伟 杨兴华 潘忠孝
• 来源期刊: 湘潭大学自然科学学报
• 学科: 化学
• 关键词: 函数连接型神经网络 DCyTA配合物 稳定常数
• 年，卷（期）: 2000,（1）
• 所属期刊栏目: 化学及化学工程
• 页码范围: 46-49
• 页数: 4页
• 分类号: O656
• 字数: 2795字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-5900.2000.01.015

摘要

采用函数连接型神经网络的方法,以金属离子的电荷、离子半径、价电子结构、电负性及适配价轨道数因子为参数,成功地关联了46种已知的金属-DCyTA配合物稳定常数log K 值,并在此基础上,预报了包括所有锕系元素在内的22种金属-DCyTA配合物的log K值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李伟	中国科学技术大学应用化学系	315	4950	35.0	61.0
2	潘忠孝	中国科学技术大学应用化学系	30	245	10.0	14.0
3	印春生	中国科学技术大学应用化学系	9	93	5.0	9.0
4	杨兴华	怀化师范专科学校化学系	1	0	0.0	0.0