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运用人工神经网络反传算法研究了异喹啉及其衍生物电子结构与缓蚀性能之间的关系，以缓蚀剂分子氮净电荷。自由价，亲核前沿电荷密度等量子化学参数为输入变量，考究了异喹啉及其羟基，羧基衍生物在３０℃，１．０ｍｏｌ．ｄｍ＾－３ＨＣｌ溶液中对铁的缓蚀效率，建立了相应的预测模型，对于研究这类缓蚀剂分子在电极表面的吸附模型和缓蚀行为及定量预测同类新分子的缓蚀性能有一定价值。