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提出了估算纯有机物临界参数的人工神经网络基团贡献法,网络的输入参数为基团和常压沸点,临界温度(Tc)、临界压力(Pc)与临界比容(Vc)同时作为网络的输出,对165种碳氢氧化合物分别进行了预测,Tc、Pc和Vc的平均相对误差为:1.56%、3.49%和3.21%.与通用的基团贡献法MXXC法进行比较,表明人工神经网络基团贡献法更具有优越性.
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计算机与应用化学
ISSN： 1001-4160
CN： 11-3763/TP
Year： 2001
Issue： 4
Volume： 18
Page： 396-399
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