| 人工神经网络用于金属离子-DCyTA配合物的稳定常数预报 |
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| 引用本文： | 杨兴华,印春生,李伟,潘忠孝.人工神经网络用于金属离子-DCyTA配合物的稳定常数预报[J].湘潭大学自然科学学报,2000,22(1):46-49. |
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| 作者姓名： | 杨兴华 印春生 李伟 潘忠孝 |
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| 作者单位： | 1. 怀化师范专科学校化学系,湖南,怀化,418008
2. 中国科学技术大学应用化学系,合肥,230026 |
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| 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ｌｏｇＫ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ｌｏｇＫ值。
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| 关 键 词： | 神经网络 DCyTA 配合物 稳定常数 金属离子 |
A study on the Stabilities of Metal-DCyTA Complex by using Artificial Neural Network |
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| YANG Xing-hua,YIN Chun-sheng,LI Wei,PAN Zhong-xiao.A study on the Stabilities of Metal-DCyTA Complex by using Artificial Neural Network[J].Natural Science Journal of Xiangtan University,2000,22(1):46-49. |
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| Authors: | YANG Xing-hua YIN Chun-sheng LI Wei PAN Zhong-xiao |
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| Abstract: | A functionallink net(FLN) was applied to study the relationship between the structural parameters of metal ions and their stability constants of DCyTA complexes, with the parameters of electric charges (Z ),radii (r ),electronic numbers of the valence layer(f,d,s), principal quantum numbers in the outer-shell (n ), electronegativities (x p) , and adaptive valence orbit number factors( w ) of metallic ions. The results are satisfactory. And the stability constants data of 22 metallic ions without experimental data were predicted. |
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| Keywords: | Functional-link neural network DCyTA complexes Stability constants |
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