湖南省教育厅科研基金(07C205)
- 作品数：2 被引量：3H指数：1
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- 用量子化学参数预测烯烃聚合物介电常数被引量：1
- 2008年
- 在B3LYP/6-31G(d)水平上对烯烃聚合物单体进行密度泛函理论计算,得到4个量子化学参数,即分子偶极矩(μ),分子中最低未占分子轨道能级(ELOMO),熵(S)及原子最负电荷q-,并用来预测烯烃聚合物介电常数(ε).误差反向传播的人工神经网络方法(BPANN)用来拟合介电常数与这4个参数可能存在的非线性关系.根据调整参数得到最佳网络模型结构为[4-1-1],模拟值与实验值非常接近,训练集与测试集的均方根(rms)误差分别为0.430和0.321.
- 禹新良张仕华王学业
- 关键词：密度泛涵理论介电常数量子化学参数
- 用量子化学参数预测聚合物玻璃化温度被引量：2
- 2010年
- 在B3LYP/6-31G(d,P)水平上对聚合物单体进行密度泛涵理论算,得到4个量子化学参数(分子偶极矩μ,平均极化率α,熵S及内能Eint)用来建立聚合物玻璃化转变温度Tg的人工神经网络(ANN)模型.误差反向传播的人工神经网络方法用来拟合4个参数与Tg可能存在的非线性关系.通过试差法调整网络参数得到最佳网络条件.模拟最佳网络模型4-4-1,结果表明模拟值与实验值非常接近,训练集与测试集的均方根误差(rmse)分别为17.878K和22.685K,该结果优于线性回归法得到的结果.
- 颜炜伟
- 关键词：量子化学参数玻璃化转变温度人工神经网络
