【摘 要】
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采用数据挖掘方法研究硫化氢系统分组、金属硫化物溶解性与金属离子结构信息的关系。在因子分析的基础上选择结构参数,使用可视化技术的双因子分析,成功地对30种金属硫化物按
【机 构】
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西华师范大学应用化学研究所,西华师范大学应用化学研究所 四川,南充,637002,四川,南充,637002
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采用数据挖掘方法研究硫化氢系统分组、金属硫化物溶解性与金属离子结构信息的关系。在因子分析的基础上选择结构参数,使用可视化技术的双因子分析,成功地对30种金属硫化物按硫化氢系统进行了分组。此外,分别按周期、族,或相应金属离子的价态对30种金属硫化物的溶解性与金属离子结构信息的关系作出了分析讨论。研究方法新颖有效,结果令人满意。
Data mining methods were used to study the relationship between hydrogen sulfide grouping, metal sulfide solubility and metal ion structure information. Based on factor analysis, structural parameters were selected and 30 metal sulphides were successfully grouped by hydrogen sulphide system using two-factor analysis of visualization techniques. In addition, the relationship between the solubility of 30 kinds of metal sulfides and the structure information of metal ions is analyzed and discussed according to the valence of the periodic, family or corresponding metal ions respectively. The research method is novel and effective, the result is satisfactory.
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