排序方式: 共有21条查询结果,搜索用时 15 毫秒
1.
神经网络用于三元分子混合物密度与粘度的预测 总被引:5,自引:3,他引:2
以二元系实验为基础,利用反向转播算法训练神经网络,构造混合物组成,温度等与物性关系的模型,用于对4个三元混合物体系(1)邻二甲苯-间二甲苯-对二甲苯;(2)四氯化碳-环己烷-2-丙醇;(3)甲醇-丙酮-水;(4)水-甲醇-乙二醇的密度和5个三元混合物体系(1)信甲苯-间二甲苯-对二甲苯;(2)四氯化碳-环己烷-2-丙醇;(3)氯仿-2-丙醇-2-丁醇;(4)甲醇-丙酮-水;(5)乙醇-甲醇-水的粘 相似文献
2.
利用演化神经网络研究有机污染物色谱保留值 总被引:1,自引:1,他引:0
利用分子连接性指数作为分子的描述性参数,定量刻画两类主要环境污染物的分子结构,通过演化神经网络分别建立了多环芳烃(PAH)和酚两类有机污染物的结构与色谱保留值之间的定量关系。计算过程中,采用留十法(Ieave-10-out)对所有化合物进行了计算,并将计算值与实验值进行了比较。 相似文献
3.
4.
5.
以第一组分的摩尔分数和第二组分分子中碳原子数目的差异来表征二元分子体系利用具有三层拓扑结构的神经网络模型,推算了28个体系的过量焓,其中内插16个体系,外推12个体系,所有体系的相对误差均在5%左右,最大相对误差为7.68%,最小相对误差为2.29%。 相似文献
6.
三元分子体系的过量摩尔体积:基于人工神经网络的表达和预测 总被引:2,自引:1,他引:1
以二元混合物体系的实验数据为基础,通过神经网络表达混合物组成与过量摩尔体积的定量关系,进而推测三元混合物体系和过量摩尔体积,本文研究了16个极性和非极性混合物体系,对其对摩尔体系的预测结果优于Rastogi方程的计算结果,表明神经网络可以作为一种推测三元混合物体系过量摩尔体积的工具。 相似文献
7.
8.
遗传算法用于结晶过程动力学参数辩识 总被引:7,自引:1,他引:6
遗传算法是一类随机优化方法。常被用于解决复杂的优化问题,基于群体的搜索,重组和变异是遗传算法区别于其他优化方法的主要特征。文章中将遗传算法应用于过饱和溶液Li2O.3B2O3-H2O体系结晶过程动力学参数辨识,确定了结晶反应速率常数、热力学平衡浓度和表观反应级数。 相似文献
9.
10.
探讨了4个不同温度下有机物的结构与无限稀释活度系数(γ^m)之间的定量关系。以量子化学参数定量刻画有机分子结构,分别采用遗传程序设计(GP)和理论线性溶解能关系(TLSER)构建关联模型,并对两种方法进行了比较。结果表明:在4个不同温度下,无论从标准偏差还是从平方相关系数看,GP所得结果均优于TLSER,并且GP所得回归方程不仅具有形式上的灵活性,而且方程所含变量较少。 相似文献