【摘 要】
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采用函数连接型神经网络的方法 ,以金属离子的电荷、离子半径、价电子结构、电负性及适配价轨道数因子为参数 ,成功地关联了 46种已知的金属DCyTA配合物稳定常数logK值 ,并在
【机 构】
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怀化师范专科学校化学系!湖南怀化,418008,中国科学技术大学应用化学系!合肥,230026,中国科学技术大学应用化学系!合肥,230026,中国科学技术大学应用化学系!合肥,230026
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采用函数连接型神经网络的方法 ,以金属离子的电荷、离子半径、价电子结构、电负性及适配价轨道数因子为参数 ,成功地关联了 46种已知的金属DCyTA配合物稳定常数logK值 ,并在此基础上 ,预报了包括所有锕系元素在内的 2 2种金属DCyTA配合物的logK值
Using function-connected neural networks, 46 known metal DCyTA complex stability constants were successfully correlated with the charge, ionic radius, valence electron structure, electronegativity, and valence number of the metal ions as the parameters logK values, and on this basis, predicts the logK values of 2 2 metal DCyTA complexes including all actinides
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