| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第一章 定量结构—活性关系的基本原理和方法 | 第9-34页 |
| ·QSAR方法的发展历史 | 第9-11页 |
| ·QSAR方法简介 | 第11-12页 |
| ·主要的QSAR方法 | 第12-20页 |
| ·QSAR/QSPR中的参数选择方法 | 第12-17页 |
| ·QSAR/QSPR中的建模方法 | 第17-20页 |
| 参考文献 | 第20-34页 |
| 第二章 支持向量机算法的原理及应用现状 | 第34-48页 |
| ·引言 | 第34-36页 |
| ·统计学习理论的简介 | 第36-39页 |
| ·Vapnik—Chervonenkis维 | 第36-37页 |
| ·经验风险最小化及其不足 | 第37-38页 |
| ·结构风险最小化 | 第38-39页 |
| ·支持向量机算法 | 第39-44页 |
| ·支持向量机分类算法 | 第39-41页 |
| ·支持向量机回归算法 | 第41-44页 |
| ·支持向量机方法的应用 | 第44-46页 |
| 参考文献 | 第46-48页 |
| 第三章 QSAR研究在化学和生物信息学中的应用 | 第48-86页 |
| ·基于启发式方法和支持向量机方法对CBZ和GABA_A键合过程的研究 | 第48-67页 |
| ·引言 | 第48-50页 |
| ·HM方法 | 第50-56页 |
| ·结果与讨论 | 第56-66页 |
| ·讨论 | 第66-67页 |
| ·QSAR方法用于筛选具有抗HIV活性的核苷嘌呤衍生物 | 第67-83页 |
| ·引言 | 第67-69页 |
| ·数据和方法 | 第69-80页 |
| ·结果与讨论 | 第80-82页 |
| ·讨论 | 第82页 |
| ·结论 | 第82-83页 |
| 参考文献 | 第83-86页 |
| 附录Ⅰ 在读博士学位期间发表论文目录 | 第86-87页 |
| 附录Ⅱ 作者简介 | 第87-88页 |
| 致谢 | 第88页 |