教育部重点实验室基金(10HJYH06)
- 作品数：2 被引量：4H指数：1
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- 自由基共聚合中单体Q-e活性参数预测被引量：4
- 2010年
- Q-e方程在解释自由基共聚合中单体的活性时相当有效.为得到可靠的Q,e活性参数结构-性能定量关系(QSPR)模型,采用密度泛函理论(DFT)UB3LYP方法在6-31G(d)基组水平上对60种结构为CH3C1H2—C2HR3·自由基(C1H2=C2HR3+CH3·→CH3C1H2—C2HR3·)进行了计算.两组包含原子电荷及前线分子轨道能级的量子化学参数分别用来建立Q,e活性参数的人工神经网络(ANN)模型.通过试差法调整网络参数得到最佳ANN模型,两者均为3-5-1结构.参数Q,e预测值与实验值接近,测试集相关系数分别为0.990(rms=0.269)和0.943(rms=0.331).而且Q,e模型的外部验证系数qe2xt分别为0.980和0.873,这结果显示两模型具有好的推广预测能力.因此本工作介绍的ANN模型是精确而可靠的;从自由基CH3C1H2—C2HR3·结构获得参数预测Q及e值是可行的.
- 禹新良
- 关键词：人工神经网络自由基共聚合量子化学参数自由基
- 用支持向量机模型预测单体与苯乙烯竞聚率
- 2012年
- 为预测60种烯烃类单体(M1)与苯乙烯(M2)的自由基共聚合竞聚率lgr1S值,采用密度泛函理论(DFT)B3LYP方法在6-31G(d)基组水平上对烯烃类单体(C1H2=C2XY)进行了计算。用于构建支持向量机(SVM)模型的最佳参数子集包括:原子R3的Mulliken电荷qMR3,C1的Mulliken电荷QMC-1(H原子电荷全部合并到与之相连的重原子上),参数QMC-1与qMC-2之比RQq(=QMC-1/qMC-2),最低未占分子轨道(LUMO)能级(ELUMO)和最高占据分子轨道(HOMO)能级(EHOMO)之差ΔEg。最佳SVM模型为高斯径向基核函数(C=1000,ε=0.0001及γ=0.2)。该模型训练集、验证集及测试集的均方根(rms)误差分别为0.043,0.157及0.192,与现有竞聚率lgr模型相比,本文所得SVM模型具有更好的统计品质。
- 朱塑邓峰禹新良吕艳肖文健
- 关键词：密度泛函理论自由基共聚合竞聚率量子化学支持向量机
