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摘要:
将贝叶斯规整化误差反向传播神经网络(BRBPNN)应用于环境领域的 QSPR模型.采用ChemOffice2004内置的MOPAC 2000计算了6种量子化学参数(分子最高占据能EHOMO、分子最低占据能ELUMO、分子生成热HF、分子偶极矩DIP、分子的电子能量EE和分子的核核排斥能CCR)以及氯原子数(Cl)和分子量(MW),建立了87种氯代芳香族化合物结构与电化学还原电位定量关系的BRBPNN模型.最优网络模型结构为6-20-1,其电化学还原电位的拟合及预测能力明显优于逐步线性回归模型,其训练集和预测集的相关系数平方和均方根误差(MSE)分别达到0.999和0.000105,0.965和 0.00159.最优模型输入节点到隐含层权重平方和的分布规律揭示出各种描述符对还原电位的影响大小依次为: ELUMO>EHOMO>HF>CCR>EE>DIP.由散点图揭示出影响为正有EE;影响为负有ELUMO,HF,DIP;影响无明显正负性的有EHOMO,CCR.结果表明,贝叶斯规整化大大方便了网络规整化参数选择,保证了网络的优良概括能力和稳健性.本研究对氯代芳香族化合物采用电化学处理的适用性以及分析相应电化学降解机理提供了依据.
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内容分析
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关键词热度
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文献信息
篇名 氯代芳香族化合物结构-电化学还原电位定量关系的贝叶斯规整化BP神经网络模型
来源期刊 环境科学 学科 地球科学
关键词 氯代芳香族化合物 QSPR 还原电位 贝叶斯规整化神经网络 权重平方和
年,卷(期) 2005,(2) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 21-27
页数 7页 分类号 X13
字数 5026字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:0250-3301.2005.02.005
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 曾光明 湖南大学环境科学与工程系 735 15795 57.0 82.0
2 黄国和 湖南大学环境科学与工程系 84 2603 28.0 48.0
3 魏万之 湖南大学化学化工学院 42 419 13.0 18.0
4 孙伟 湖南大学环境科学与工程系 7 157 5.0 7.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
氯代芳香族化合物
QSPR
还原电位
贝叶斯规整化神经网络
权重平方和
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
环境科学
月刊
0250-3301
11-1895/X
16开
海淀区双清路18号(北京市2871信箱)
2-821
1976
chi
出版文献量(篇)
10846
总下载数(次)
54
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
国家高技术研究发展计划(863计划)
英文译名:The National High Technology Research and Development Program of China
官方网址:http://www.863.org.cn
项目类型:重点项目
学科类型:信息技术
高等学校优秀青年教师教学科研奖励计划
英文译名:the Teaching and Research Award Program for Outstanding Young Teachers in Higher Education Institutions of MOE
官方网址:http://www.moe.edu.cn/
项目类型:
学科类型:
论文1v1指导