自适应模糊神经网络预测金属-HEDTA配合物稳定常数的研究

采用自适应模糊神经网络的方法,以金属离子的价电子结构、电负性、电荷半径比及失屏参数为参变量,关联金属- HEDTA配合物稳定常数。利用减法聚类算法以确定模糊神经网络的结构,并结合模糊推理系统调整其参数。30种已知的金属-HEDTA配合物稳定常数logK值预测结果令人满意,比函数连接网络要好些。在此基础上,预测了迄今尚缺的22种金属- HEDTA配合物的稳定常数值。     

环糊精-卟啉与二苯乙烯衍生物包结作用的分子动力学模拟研究

为了考察环糊精-卟啉与二苯乙烯所形成包结物的稳定性对环糊精-卟啉催化二苯乙烯环氧化选择性的影响,本文采用分子动力学方法研究了环糊精-卟啉与一系列二苯乙烯衍牛物所形成的包结物,并从主客体之间的相互作用能、相对距离的变化及包结结构3个方面考察了包结物的稳定性.计算结果表明,不同的二苯乙烯衍生物与环糊精-卟啉所形成包结物的稳定性不同,二苯乙烯两端的取代基与卟啉两端环糊精空腔的几何尺寸越匹配,环糊精-卟啉与二苯乙烯衍生物所形成包结物的结合稳定性越强,越有利于环糊精-卟啉对二苯乙烯进行选择性催化环氧化.     

配合物逐级稳定常数的新迭代计算方法

配合物逐级稳定常数的计算,是配位化学中的一项重要工作.由牛成晒数所导出的线性方程组的解算,通常采用Cramers's法则、消去法等,其计算工作量大,效率不高.本文提出一种改进的SOR迭代法,首先方程组用数学分析,整理成SOR迭代形式,归纳出改进的新算法ISOR.经使用,新的ISOR算法较之传统的GS、Jacobi算法速度快,当迭代800次以上,则收敛值相差0.3Kθ,易于编程,适用于分析化学、有机化学等多个化学领域.     

连续变化法测定配合物组成和稳定常数的微机程序

本文设计了一个可用于连续变化法测定配合物组成和稳定常数的计算机程序,并以Fe(Ⅲ)-试钛灵为例说明了该程序的应用。该程序以 BASIC 语言编制,在 PC1500及 IBM 微机上通过。     

Excel软件应用于测定配合物组成和稳定常数

配合物的稳定常数是重要的物理参数,用分光光度法测定稳定常数牵涉到大量的数据,图形和复杂计算,本文利用Excel软件的绘图和数据运算功能,绘制吸光度-波长曲线,绘制、校正吸光度.摩尔分数曲线以确定配合物组成.用其公式可示和迭代计算功能求出配合物的稳定常数,免除手作或编程的麻烦,处理数据变得简便,快捷,准确.     

PH—电位法测定多元配合物稳定常数的计算程序

本文扩展了应用于测定二元配合物稳定常数的 TITFIT 程序,使之适用于形成多元配合物的平衡体系。通常滴定曲线的函数误差(滴定 NaOH 的总体积 ml)σ_(ml)<0.5%。适合曲线的最好参数与文献值列于表,我们的结果与文献上的相符较好。     

用pH—电位法测定K元配合物稳定常数通用程序的数学基础

本文详细地分析了用pH-电位法测定 K 元(K=1,2,3,4…)配合物稳定常数通用程序的数学基础,应用该程序,只需向微机输入不同的简单整数即可表征不同的化学模型,使计算程序具有很好的通用性,为复杂配位化学体系的稳定性研究提供了强有力的数据处理手段。     

用ISE测定配合物稳定常数的研究（Ⅱ）

用ISE研究配合物的配合平衡,具有简单、准确等优点,本文报导了用Cu(Ⅱ)—ISE测定磺基水杨酸铜、焦磷酸铜、柠檬酸铜配合物的稳定常数。该法的原理是Leden函数图解法。实验部分一、仪器和试剂所用仪器见文献0.1000mol/L Cu~(2+)标准溶液,0.0500mol/L磺基水杨酸溶液,0.0500mol/L 焦磷酸溶液,0.0500mol/L 柠檬酸溶液,均用0.10mol/L KNO_3溶液配制。     

离子选择电极在测定络合物(配合物)稳定常数中的应用

本文利用自制“涂丝离子选择电极”(CWISE)进行络合(配合)平衡研究。利用自制的涂丝 Ag/Ag_2S 电极,采用 Ringbom 的数据处理方法,测定了温度为25℃,离子强度(Ⅰ)为1.0和0.5时,Ag(Ⅰ)与邻苯二甲酸(ph)络合体系中各种络合物的稳定常数。在Ⅰ=1.0和0.5时,其稳定常数数值分别为:1gKAgph=1.42和1.38,1gβ_(AgHph)~(H,Agph)=4.77和4.80,1gβ_(AgH_2ph)~(2H,Agph)=8.7(Ⅰ=1.0),1gβ_(Ag(oH)ph)~(—H,Agph)=—9.72和—9.70,1gβ_(AgHph)~(Ag,Hph)=1.48和1.45。应用自制 Ca—CWISE,采用Thomas 等人所用的简易 pH—pM 法,测定了柠檬酸钙的稳定常数,1gKcacit=3.86(30℃,Ⅰ=0.1)。以上测定值与文献值一致。     

多波长光度法测定多元配合稳定常数的通用程序

一、概况Zuberbuhler 等人应用改进的 Gauss-Newton 法即 Marquardt-Gauss Newton 法编写了应用于多波长光度法测定二元及多元配合稳定常数的 SPECFIT 程序,并对其数学模型作了讨论,但在一般微机上不能运行。我们参照了 SPECFIT 程序,用FORTRAN-77语言编写了 SPU 与 SPF 二个程序。当配合物体系中摩尔吸光值ε全部未知时,应用 SPU 程序;ε部分未知时,应用 SPF 程序,且均可在微机上运行。我们应用多波长光度法测定的配合物稳定常数与我们用 PH-电位法测定的结果以及其它文献值进     

正相关关联规则及其在中医药中的应用

关联规则是数据挖掘的重要模式之一,有着极其重要的应用价值,但是传统的基于支持度－置信度框架的关联规则挖掘算法在实际应用中存在诸多不足。引入相关性分析,设计了一种基于遗传算法的正相关关联规则挖掘算法。最后,将该算法应用于名老中医临证经验分析挖掘的实际问题,实验证明,它能有效地弥补传统关联规则挖掘算法的不足。     

Multi-objective genetic algorithms based automated clustering for fuzzy association rules mining

Researchers realized the importance of integrating fuzziness into association rules mining in databases with binary and quantitative attributes. However, most of the earlier algorithms proposed for fuzzy association rules mining either assume that fuzzy sets are given or employ a clustering algorithm, like CURE, to decide on fuzzy sets; for both cases the number of fuzzy sets is pre-specified. In this paper, we propose an automated method to decide on the number of fuzzy sets and for the autonomous mining of both fuzzy sets and fuzzy association rules. We achieve this by developing an automated clustering method based on multi-objective Genetic Algorithms (GA); the aim of the proposed approach is to automatically cluster values of a quantitative attribute in order to obtain large number of large itemsets in less time. We compare the proposed multi-objective GA based approach with two other approaches, namely: 1) CURE-based approach, which is known as one of the most efficient clustering algorithms; 2) Chien et al. clustering approach, which is an automatic interval partition method based on variation of density. Experimental results on 100 K transactions extracted from the adult data of USA census in year 2000 showed that the proposed automated clustering method exhibits good performance over both CURE-based approach and Chien et al.’s work in terms of runtime, number of large itemsets and number of association rules.     

发现金融市场预测模型的计算智能方法

文章首先扼要论述了金融市场数据以及计算智能方法学的基本性质及其在数据发掘中的应用前景,提出了一个用遗传算法配合神经网络进行优化训练后,用于发现股票市场价格变化趋势和预测模型的实验系统．文章着重论述了这一系统的设计思想和实现技术．最后,随意选择上海中百一店股票行情为实验研究对象,给出了用所述方法进行预测的实验结果.     

基于进化神经网络对软件可靠性的预测

用神经网络对软件可靠性进行预测比传统的NHPP预测模型预测精度高、拟合度好。但是神经网络的结构是有经验的神经网络专家根据实际经验得来的。而该文提出了用遗传算法去优化神经网络的结构,很好的解决了神经网络的结构问题。用进化的神经网络对软件可靠性的预测提高了预测的精度和准确度。     

基于进化神经网络对软件可靠性的预测

用神经网络对软件可靠性进行预测比传统的NHPP预测模型预测精度高、拟合度好。但是神经网络的结构是有经验的神经网络专家根据实际经验得来的。而该文提出了用遗传算法去优化神经网络的结构,很好的解决了神经网络的结构问题。用进化的神经网络对软件可靠性的预测提高了预测的精度和准确度。     

遗传算法与神经网络在接纳控制中的应用

ATM网络的业务量控制是ATM网络中的关键技术之一。连接接纳控制是业务量控制的一种,对业务源进行控制。该文采用遗传算法和神经网络对ATM网络进行连接接纳控制,是一种比较可行的方法。     

转炉炼钢终点磷的智能预报

提出了一种用于预报转炉炼钢终点磷含量的智能方法, 在该方法中, 采用模糊推理和遗传算法, 其中模糊推理用于估算转炉熔池的磷含量, 而模糊推理模型中的各个系数则由遗传算法辨识与优化. 为了提高熔池磷的估算精度, 同时还设计了一种神经网络以补偿来自模糊推理过程的误差. 仿真结果表明了该方法的有效性.     

基于神经网络的感知无线电学习与评估研究*

为了得到感知无线电最优决策,对感知循环、人工智能技术应用、基于遗传算法的感知引擎进行了分析。感知无线电决策机应该既考虑带宽、信号速率、功率等可变因素,又考虑费用等不可变因素。基于神经网络,提出了感知无线电决策机学习与评估模型,并研究、讨论了感知无线电知识库信息与决策机设计思路。     

遗传算法优化小波神经网络的网络流量预测

为了提高网络流量的预测精度,克服小波神经网络收敛速度慢、易陷入局部最优的缺点,提出一种遗传算法优化小波神经网络的网络流量预测模型.首先计算延迟时间和嵌入维数,构建小波神经网络的学习样本,然后采用小波神经网络对网络流训练集进行学习,并采用改进遗传算法对小波神经网络参数进行全局寻优,提高收敛速度和网络学习精度,最后采用网络流量数据对模型性能进行仿真分析.结果表明,相对于对比模型,本文模型的平均误差大幅度降低,训练次数急剧减,减小了二次优化训练的次数,具有更大的实际应用价值.     

煤矿瓦斯涌出量预测及仿真研究

瓦斯涌出量受很多随机性因素的影响,传统的预测方法精度低,使得瓦斯事故频频发生。针对瓦斯涌出量系统的高度非线性和复杂性,为了提高瓦斯涌出量的预测精度,提出了基于自学习模糊神经网络的一种控制算法。用遗传算法离线训练该控制算法的参数,由于BP神经网络具有很强的局部搜索能力和对对象的适应能力,用BP网络在线学习参数,建立了基于自学习模糊神经网络控制算法的瓦斯涌出量动态系统的预测模型。对同煤某矿采集样本数据并进行预处理,建立了具有优化参数的网络结构。最后,将该控制算法的预测结果与实际值和常规模糊神经网络模型进行比较,说明了该控制算法降低了预测误差,具有更高的预测精度,为解决瓦斯预测问题提供了一条新的理论支持。