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氢键碱度的神经网络法计算 总被引：4，自引：0，他引：4
氢键在生命科学和化学等领域均起着十分重要的作用.化合物可以通过提供质子和接受质子等两种方式与其它化合物形成分子间氢键,其形成氢键的能力分别称为氢键酸度（hydrogen-bondacidity）和氢键碱度(hydrogen-bondbasicity).可以用正辛醇／水分配系数和环己烷／水分配系数的对数差（ΔlogP）[1]、溶剂化显色参数[2－3]等表示化合物形成氢键的能力,其中应用较多的是Abraham等[4]提出的总氢键酸度（）和总氢键碱度（）.但由于和要通过实验得到,繁琐不便,限制了它们的广泛应用.本文用神经网络法研究了理论计算得到的量子化学参数与之间的相… 相似文献
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张滨 《南昌大学学报(理科版)》1992,16(3):1
手写体数字识别是模式识别的重要问题,反向传播模型(Back—Propagation)是一种性能较好的人工神经网络模型。本文采用与联想相结合的BP模型,对BP模型加以改进,并引入选举判决算法,既节省了训练时间,又提高了系统性能和识别率,并在ST—286H上用Turbo C2.0初步建立起一个带神经网 相似文献