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1、該文采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法來(lái)研究RDF,以分子模擬法(MC法)得到的RDF值作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練樣本,建立硬球(HS),方阱(SW)和Lennard-Jones(LJ)位能模型的BP網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型,通過(guò)檢驗(yàn),結(jié)果表明BP網(wǎng)絡(luò)能夠較好的預(yù)測(cè)流體的RDF.與傳統(tǒng)的積分法比較,結(jié)果表明BP網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)精度比積分法高.同樣,直接采用LJ流體的Helmhotz自由能,壓縮因子以及內(nèi)能的MC值作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練樣本,建立相應(yīng)的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型,并檢驗(yàn)?zāi)?/p>
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