投影寻踪和神经网络方法研究金属离子水解规律

对金属离子水解常数pK1的线性模型的局限性进行了讨论,并采用投影寻踪技术对pK1数据结构进行研究。非线性建模可能是更适宜的方法。采用函数连接型神经网络(FLN),以金属离子的电荷、半径、价电子结构、电负性及空价轨道数等作为描述变量,对60种金属离子水解常数pK1数据进行建模,获得了满意的结果,并对10种金属离子的pK1作出了预测。