二维LiF-CsCl系的Monte Carlo法计算机模拟

Monte Carlo法是研究液态和非晶态固体结构的有效手段.因离子间势易准确描述,离子体系的计算机模拟尤其成功.二维体系模拟虽与实际体系有差别,但其工作量小,结果可在平面图上显示,易于直观地总结规律,故有一定价值.我们用Monte Carlo 法模拟了64个离子的二维LiF-CsCl 系.考察“液态”结构和“液态急冷”生成“非晶态固体”的过程.Cs~+、Li~+、Cl~-、F~-(各16个)离子(均视为有Pauling半径的带电圆盘)组成有自由边界的“离子集团”.采用Metropolis 算法,使体系在1300K经10~5次运算到达平衡.平衡后离子分布有明显规律:大体可看成Li_n~+F_m~-集团和Cs_n′~+,Cl_m′~-集团的混合体.Li_n~+F_m~-多是紧密的离子团,     

计算量子化学

当前,在国际上量子化学计算方法已广泛用于化学研究的各个领域,并成为量子化学研究的重要组成部分。近年来,我国科学工作者在量子化学计算方法及其应用的研究中取得了较大进展。《计算量子化学》一文深入浅出,简明扼要地介绍了这方面工作的概况和作者自己的部分工作。     

化学模式识别及其应用——研究工作札记

“化学模式识别”是“化学计量学”的一个重要分支,其目的是从化学测量(化学实验)结果中更有效地抽提信息,进而解决更多的复杂化学问题。它已在众多的领域展现了直接应用的前景。《化学模式识别及其应用》一文,介绍了作者本人的研究工作及对国内开展这项工作的想法和打算,颇有见地。     

支持向量机算法在若干熔盐相图中间相预报中的应用

用支持向量机(SVM)算法与原子参数方法相结合预报了KNO₃-KBr、KNO₃-KI、Cs,Li,Er Cl等含卤化物系的中间化合物形成情况.若干预报已得到实验证实.用留一法对比了SVM算法和若干传统的模式识别算法对AX-BX系和AX₂-BX₂系形成中间化合物,含稀土氯化物的盐系形成A₃B₂C₁₉型和A₂BCl₅型化合物等的预报正确率,结果表明:SVM算法所建立的数学模型的预报正确率比Fisher法和KNN法高.     

两个过渡金属一个非过渡金属的合金系三元化合物形成规律

用Miedema建议的Φ（电负性），nws^1/3(Wagner-Seitz元胞的价电子云密度）和元素的金属半径R，价电子数Z四个原子参数和原子参数－模式识别方法，总结由两个过渡金属（T，T′）和一个非过渡金属（N）组成的三元合金系（T－T′－N）中三元化合物的形成规律，求得的数学模型可用于新的三元金属间化合物预报。     

UI奇宇称光谱能级的化学模式识别方法研究

由于重元素原子光谱的复杂性,仅凭当前的实验手段和量子力学计算方法是难以彻底解决这些元素原子能级所属电子组态的指认问题。自1978年以来,Peterson等人便将传统模式识别方法应用于Cm和U等元素原子光谱能级分类问题的研究并取得了一定的成效。     

DBMiner数据挖掘平台及其应用

数据挖掘是智能信息处理的重要工具。介绍DBMiner数据挖掘平台的组成和原理，提出了多重知识模型的分层数据挖掘方法。基于综合衡量准则的决策性生成算法改善了生成决策树的结构和分类精度，基于遗传算法的n维空间优化参数的搜索算法。该数据挖掘平台已应用于多个应用领域均取得满意结果，介绍了在多元合金材料预报和家庭远程医疗监护方面的应用。     

关于铝硅酸离子的形成机理

将高纯铝溶入NaOH溶液,制成含Al_2O_3160.8g/l、Na_2O180.0g/l的铝酸钠溶液,其紫外吸收光谱如图1中曲线I_a,在2300～2900×10~(-8)cm波段有强吸收带。将其与含Al(OH)_6~(a-)、Al_2(OH)_(10)~(4-)、[(HO)_3Al—O—Al(OH)_3]~(2-)等各种铝酸离子的固体化合物以及已确证主要含     

化学模式识别优化方法及其应用

用表征复杂化学反应系的平衡态或宏观化学动力学的无量纲数群张成多维空间，以处理材料制备或工业生产优化工作中的数据，结果表明：优化区和作业区的拓扑关系有4种类型．采用包括逆映照和未探优化区搜索方法、超平面识别法在内的模式识别、人工神经网络、遗传算法程序总结数学模型和优化策略．由这些程序组成的KDPAG专家系统应用于化工、石油化工和冶金等生产优化，材料优化设计，取得良好效果。     

神经网络B－P学习算法及其在含F铋系高温超导体制备中的应用

叙述“反向传播”神经网络的结构、算法及其在含Ｆ铋系高温超导体制备中的应用．实验结果表明神经网络的判别正确率为１００％．因此，该方法可用于材料设计等高层次知识处理领域．