利用量子化学特征的模糊人工神经网络预测咪唑啉衍生物缓蚀效率

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针对咪唑啉衍生物的量子化学特征参数与缓蚀效率存在复杂非线性关系,在利用多因素方差分析判断其相关性的基础上建立以最高占据轨道能量、最低未占据轨道能量、分子偶极矩、单点能、硬度、软度、亲核进攻指数、亲电进攻指数、电子转移参数以及咪唑环上非氢原子静电荷之和等量子化学特征参数为输入,以缓蚀效率为输出的模糊人工神经网络。结果表明,咪唑啉衍生物的量子化学特征参数及其缓蚀效率之间具有非常显著的相关性,据此所创建的Takagi-Sugeno型模糊人工神经网络预测模型采用10-30-1网络结构,通过Momentum优化算法
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