【摘 要】
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研究了共价键长的变化规律 ,提出了两个影响键长的参数 ,即配位体的半径与中心原子半径之比Rratio和由中心原子组成的基团的拓扑指数F2 ,用BP神经网络法逼近了 5 0个、预测了
【机 构】
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研究了共价键长的变化规律 ,提出了两个影响键长的参数 ,即配位体的半径与中心原子半径之比Rratio和由中心原子组成的基团的拓扑指数F2 ,用BP神经网络法逼近了 5 0个、预测了 11个简单无机分子中非含氢原子键的键长 ,其计算误差基本上在 2pm以内。
The variation of covalent bond length was studied. Two parameters affecting bond length were proposed, namely, the ratio of the radius of the ligand to the central atom radius Rratio and the topological index F2 of the group consisting of the central atoms. Using BP neural network Method approximates 50, predicting the bond length of non-hydrogen atom bond in 11 simple inorganic molecules, the calculation error is basically within 2pm.
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