【摘 要】
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近年来,我们结合人工神经网络和遗传算法,开发出了X1系列方法(X1,X1s和X1se)[1-3],无需额外的计算量,即可快捷高效地校正B3LYP预测生成焓的误差,极大地改善了B3LYP误差的
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近年来,我们结合人工神经网络和遗传算法,开发出了X1系列方法(X1,X1s和X1se)[1-3],无需额外的计算量,即可快捷高效地校正B3LYP预测生成焓的误差,极大地改善了B3LYP误差的尺寸效应[2-3]；提高了预测键能的精度[2]；进一步改善了计算有机化合物异构化焓的能力。广为应用的Boosting算法是可以将弱学习算法提升为强学习算法的统计学习方法,其中最具代表性的AdaBoost算法[4]实质上是以其学习能力为组合权重的多个弱学习器的线性组合。我们将AdaBoost算法融入到现有的X1se方法的训练过程,可以在较短的时间内,获得和长时间运用全局搜索算法(如：遗传算法等)所得到的结果相媲美的效果,同时还能有效地稳定其预测能力。结果表明,AdaBoost有效降低了X1se的正负误差区间,进一步提高了对于Schreiner等人[5]提出的64个包含多种化学环境的有机化合物异构化能的预测能力。
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