神经网络法研究硝基含能化合物的撞击感度

论文摘要

为了研究硝基含能化合物的撞击感度与分子结构之间的关系,基于邻接矩阵和空间结构,计算了36个硝基含能化合物的分子连接性指数X和电性拓扑状态指数E,建立了这些分子的撞击感度（lg H50）与1X、2X、4X、5X、E13、E16和E28共7种分子结构参数的定量结构-性质相关性（QSPR）模型。将这7种分子结构参数作为神经网络法的输入神经元,采用7∶2∶1的神经网络结构,建立了预测精度较好的神经网络模型,总相关系数为0.975 5。利用该模型计算得到的撞击感度预测值与其实验值的相对平均误差为4.03%,优于多元回归模型的相对平均误差（9.57%）。预测值与实验值较吻合,表明硝基含能化合物的撞击感度与7种分子结构参数具有非线性关系。

论文目录

• 0 引言
• 1 参数计算及变量筛选
• 2 模型建构
•   2.1 多元回归分析模型
•   2.2 多元回归分析模型的稳定性与预测能力
•   2.3 神经网络模型
• 3 讨论
• 4 结论

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 堵锡华,李靖

关键词: 撞击感度,硝基含能化合物,神经网络,分子结构参数,定量结构性质相关性

来源: 武汉大学学报(理学版) 2019年01期

年度: 2019

分类: 基础科学,工程科技Ⅰ辑

专业: 燃料化工

单位: 徐州工程学院化学化工学院

基金: 国家自然科学基金(21472071),江苏省自然科学基金(BK20171168),徐州市科技创新项目(KC16SG246)

分类号: TQ560.1

DOI: 10.14188/j.1671-8836.2019.01.004

页码: 30-36

总页数: 7

文件大小: 460K

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