基于自适应模糊神经网络预测金属—EDTA配合物稳定常数

中文关键词:  自适应模糊神经网络  金属离子  EDTA配合物  稳定常数  

中文摘要:

      采用自适应模糊神经网络的方法,以金属离子外层主量子数(n)、电荷(Z)、半径(r)、适配价轨道数因子(w)及价电子结构因子(S)等为参数,关联金属—EDTA配合物稳定常数。利用减法聚类算法确定模糊神经网络的结构,并结合模糊推理系统进行该网络参数的调整,网络仿真的结果是满意的。在此基础上,预测了13种金属—EDTA配合物稳定常数。

英文摘要: