人工神经网络法预测炸药组分的色谱保留值参数

• 作者: 周申范 章婷曦 黄俊
• 来源期刊: 色谱
• 学科: 化学
• 关键词: 保留值参数 人工神经网络 定量结构-色谱保留相关 分子拓扑指数
• 年，卷（期）: 2001,（4）
• 所属期刊栏目: 研究简报
• 页码范围: 319-322
• 页数: 4页
• 分类号: O658
• 字数: 2119字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1000-8713.2001.04.008

摘要

以分子拓扑指数作为炸药组分的结构描述符，利用反向传播算法(BP)人工神经网络，以Sigmoid函数为传递函数，分子连接性指数0χ,1χ ,2χ与边邻接指数（ε）为输入向量，反相高效液相色谱保留值参数log kw 和S为输出向量，将输入向量归一化至-3～3区间，输出向量归一化至0～1区间，网络精度取0.5，学习步长η的初始值取0.2，动量因子α取0.5，通过对20种炸药的网络模型进行训练，建立了炸药分子结构与log kw和S之间的定量模型。结果表明，该模型较好地反映了炸药分子结构与保留值之间的关系，预测值与文献所报道实验值的相对误差大部分在±5%内，具有较高的预测精度。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄俊	南京理工大学化工学院	47	391	12.0	19.0
2	章婷曦	南京师范大学化学与环境科学学院	14	268	8.0	14.0
3	周申范	南京理工大学化工学院	50	892	18.0	29.0