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基于平均影响值的反向传播神经网络方法用于提高密度泛函理论计算Y-NO键均裂能精度
被引量:
5
1
作者
李鸿志
陶委
+3 位作者
高婷
李辉
吕英华
苏忠民
《高等学校化学学报》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012年第2期346-352,共7页
将基于平均影响值(Mean impact value,MIV)的反向传播神经网络(Back propagation neural netowrk,BPNN)(MIV-BPNN)方法用于提高密度泛函理论(Density functional theory,DFT)计算Y—NO(Y=N,S,O及C)键均裂能的精度.利用量子化学计算和MIV...
将基于平均影响值(Mean impact value,MIV)的反向传播神经网络(Back propagation neural netowrk,BPNN)(MIV-BPNN)方法用于提高密度泛函理论(Density functional theory,DFT)计算Y—NO(Y=N,S,O及C)键均裂能的精度.利用量子化学计算和MIV-BPNN联合方法计算92个含Y—NO键的有机分子体系的均裂能.结果表明,相对于单一的密度泛函理论B3LYP/6-31G(d)方法,利用全参数下的BPNN方法计算92个有机分子均裂能的均方根误差从22.25 kJ/mol减少到1.84 kJ/mol,而MIV-BPNN方法使均方根误差减少到1.36 kJ/mol,可见B3LYP/6-31G(d)和MIV-BPNN联合方法可以提高均裂能的量子化学计算精度,并可预测实验上无法获取的均裂能值.
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关键词
y—no键
均裂能
密度泛函理论
平均影响值
反向传播神经网络
下载PDF
职称材料
题名
基于平均影响值的反向传播神经网络方法用于提高密度泛函理论计算Y-NO键均裂能精度
被引量:
5
1
作者
李鸿志
陶委
高婷
李辉
吕英华
苏忠民
机构
东北师范大学计算机科学与信息技术学院
东北师范大学化学学院
出处
《高等学校化学学报》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012年第2期346-352,共7页
基金
国家“九七三”计划项目(批准号:2009CB623605)
国家自然科学基金(批准号:20703008,20903020)
吉林省科技发展计划项目(批准号:20100114)资助
文摘
将基于平均影响值(Mean impact value,MIV)的反向传播神经网络(Back propagation neural netowrk,BPNN)(MIV-BPNN)方法用于提高密度泛函理论(Density functional theory,DFT)计算Y—NO(Y=N,S,O及C)键均裂能的精度.利用量子化学计算和MIV-BPNN联合方法计算92个含Y—NO键的有机分子体系的均裂能.结果表明,相对于单一的密度泛函理论B3LYP/6-31G(d)方法,利用全参数下的BPNN方法计算92个有机分子均裂能的均方根误差从22.25 kJ/mol减少到1.84 kJ/mol,而MIV-BPNN方法使均方根误差减少到1.36 kJ/mol,可见B3LYP/6-31G(d)和MIV-BPNN联合方法可以提高均裂能的量子化学计算精度,并可预测实验上无法获取的均裂能值.
关键词
y—no键
均裂能
密度泛函理论
平均影响值
反向传播神经网络
Keywords
y—no
bond
Homol
y
sis bond dissociation energ
y
Densit
y
functional theor
y
Mean impact value
Back propagation neural network
分类号
O641 [理学—物理化学]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于平均影响值的反向传播神经网络方法用于提高密度泛函理论计算Y-NO键均裂能精度
李鸿志
陶委
高婷
李辉
吕英华
苏忠民
《高等学校化学学报》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012
5
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