【摘 要】
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分别运用线性回归和人工神经网络方法拟合了低温状态下Cu 、Ag、Au 等三种简单晶体的熵函数,提出了这三种晶体在60 ～300K 的熵函数的回归方程式,并对几种拟合方法进行了比较。
【机 构】
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华东交通大学应用化学研究所!江西南昌330013,安徽大学化学系!安徽合肥230039,江西医学院基础部!江西南昌330006
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分别运用线性回归和人工神经网络方法拟合了低温状态下Cu 、Ag、Au 等三种简单晶体的熵函数,提出了这三种晶体在60 ～300K 的熵函数的回归方程式,并对几种拟合方法进行了比较。结果提示, 用熵值的自然对数作为网络的训练值所建立的人工神经网络可以较理想地拟合2 ～300K 温度区间的Cu、Ag、Au 等简单晶体的熵函数。
The entropy functions of Cu, Ag, Au and other three simple crystals at low temperature were fitted by linear regression and artificial neural network respectively. The regression equations of entropy function of the three kinds of crystals at 60 ~ 300K were proposed, Fitting methods were compared. The results suggest that the artificial neural network established by using the natural logarithm of entropy as the training value of the network can fit the entropy function of simple crystals such as Cu, Ag and Au in the temperature range of 2 ~ 300K.
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