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建立了一个基于人工神经网络的定量结构-性质相关性模型，用于52种烷烃化合物自燃点的预测研究。应用原子类型电性拓扑状态指数作为表征分子结构特征的描述符。该指数既能表征分子的电子特性，又反映其拓扑特征，同时易于计算，并有较强的同分异构体区分能力。采用误差反向传播（BP）神经网络方法对烷烃自燃点与电性拓扑状态指数间可能存在的非线性关系进行拟合。将52种烷烃样本随机划分为训练集（30种）、验证集（8种）和测试集（14种），并通过“试差法”确定网络的最优参数。运用最佳网络结构[64—1]对实验样本进行模拟，结果表明