节点文献

采用人工神经网络方法预测烷烃的无限稀释活度系数

Prediction for the infinite dilution activity coefficients of alkanes with artificial neural network

  • 推荐 CAJ下载
  • PDF下载
  • 不支持迅雷等下载工具，请取消加速工具后下载。

【作者】 孙伟； 宋海华； 王秀丽； 王明涛；

【Author】 SUN Wei, SONG Hai hua, WANG Xiu li, WANG Ming tao (School of Chemical Eng., Tianjin University, Tianjin?300072, China)

【机构】 天津大学化工学院； 天津大学化工学院 天津300072； 天津300072； 天津300072；

【摘要】 采用人工神经网络技术 ,利用改进的BP算法 :Levenberg -Marquardt优化学习方法 ,以分子连接性指数等作为分子描述参数 ,对烷烃在各种溶剂中的无限稀释活度系数进行预测 .计算值与实验值进行比较 ,表明两者结合具有良好的预测效果 .

【Abstract】 In this paper, artificial neural networks with improved back propagation: Levenberg Marquardt method, and molecular connectivity indices were employed to predict the activity coefficients of alkanes at infinite dilution of solvents. In comparison with the experimental values, the prediction is satisfactory.

【关键词】 活度系数； 人工神经网络； 分子连接性指数；
【Key words】 activity cofficients； artificial neural network； molecular connectivity indice；
  • 【文献出处】 天津理工学院学报 ,Journal of Tianjin Institute of Technology , 编辑部邮箱 ,2001年04期
  • 【分类号】TQ201
  • 【被引频次】10
  • 【下载频次】72
打印本页
节点文献中：