若干金属间化合物晶格常数和晶格稳定性的规律性

我们用计算机人工神经网络和化学键参数方法相结合,总结金属间化合物晶格常数的规律性.取141个已测过晶格常数的金属间化合物(分别属于MgCu_2,MgZn_2,AuCu_2,CsCl晶型)为训练集,以A,B元素的原子半径(Teatum值)、价电子数和Pauling电负性为人工神经网络的输入值,用BP法训练有三层节点的人工神经网络,用交叉检验法考查对未知金属间化合物晶格常数的预报能力.结合表明预报误差(方差值)在0.01nm左右.这说明金属间化合物的晶格常数是主要取决于原子半径、电负性和价电子数的函数.