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基于遗传算法的神经网络对难溶硫化物K_(sp)的预测
被引量:
1
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作者
郝海玲
郑合文
《化学研究》
CAS
2001年第3期63-64,共2页
采用遗传算法训练神经网络的权重系数 ,并将该神经网络用于对 13种难溶硫化物Ksp的预测 ,预测Ksp值和实验Ksp值的相关系数为 0 .9985 7。
关键词
遗传算法
神经网络
难溶硫化物
溶度积常数
预测
沉淀溶解平衡
溶液
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职称材料
题名
基于遗传算法的神经网络对难溶硫化物K_(sp)的预测
被引量:
1
1
作者
郝海玲
郑合文
机构
河南职技师院化工系
中国科技大学应用化学系
出处
《化学研究》
CAS
2001年第3期63-64,共2页
文摘
采用遗传算法训练神经网络的权重系数 ,并将该神经网络用于对 13种难溶硫化物Ksp的预测 ,预测Ksp值和实验Ksp值的相关系数为 0 .9985 7。
关键词
遗传算法
神经网络
难溶硫化物
溶度积常数
预测
沉淀溶解平衡
溶液
Keywords
insoluble sulfide
genetic algorithms
neural networks
Ksp
分类号
O613.51 [理学—无机化学]
O645 [理学—物理化学]
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作者
出处
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被引量
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1
基于遗传算法的神经网络对难溶硫化物K_(sp)的预测
郝海玲
郑合文
《化学研究》
CAS
2001
1
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职称材料
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引证文献
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