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化学计量学方法对多溴联苯醚的色谱保留值的QSPR研究

中文摘要第1-5页
Abstract第5-10页
第一章 绪论第10-19页
   ·前言第10-11页
   ·多溴联苯醚化合物的QSPR国内外研究现状第11页
   ·QSPR的概述第11-12页
   ·QSPR的研究领域第12-13页
   ·定量构效关系研究的方法第13-17页
     ·数据收集第13页
     ·分子结构描述符第13-15页
     ·国内外QSPR的研究现状第15-16页
     ·QSPR的发展趋势第16-17页
   ·本工作的研究内容及特色创新之处第17-19页
     ·研究内容第17-18页
     ·论文研究特色第18页
     ·论文创新之处第18-19页
第二章 计算方法与理论第19-30页
   ·多元线性回归方法第19-21页
     ·多元线性回归分析数据格式第19-20页
     ·多元线性回归模型第20页
     ·线性回归方程显著性检验第20-21页
   ·人工神经网络第21-22页
     ·BP人工神经网络第21-22页
   ·粒子群算法第22-24页
     ·基本原理第23-24页
     ·粒子群算法流程第24页
   ·粒子群算法优化BP神经网络第24-26页
     ·粒子群优化神经网络的特点第25页
     ·BP与PSO-BP的验证评价模型第25-26页
   ·多溴联苯醚的BP模型设计第26-28页
   ·多溴联苯醚的PSO-BP模型设计第28-30页
第三章 多溴联苯醚分子结构参数与色谱保留值的QSPR建模第30-83页
   ·引言第30页
   ·PBDEs化合物描述符的产生第30-44页
     ·绘制分子三维结构图第30-33页
     ·自定义的Ys指数第33-37页
     ·分子表面积、体积第37-41页
     ·溴原子取代个数第41页
     ·数据集来源第41-44页
   ·PBDEs的多元线性回归分析第44-55页
     ·多元线性回归模型的内部评估第45-55页
   ·BP神经网络研究第55-67页
     ·实验环境第55-56页
     ·数据的收集和整理分组第56页
     ·BP网络模型第56-67页
   ·PSO-BP研究第67-83页
     ·PSO-BP网络模型第67-83页
第四章 模型验证与分析第83-110页
   ·多元线性回归模型的外部验证第83-92页
     ·DB-5RRT模型的验证第83-84页
     ·DB-17RRT模型的验证第84-85页
     ·DB-XLBRRT模型的验证第85-86页
     ·HT-8RRT模型的验证第86-88页
     ·CP-Sil19RRT模型的验证第88-89页
     ·DB-1RRT模型的验证第89-90页
     ·HT-5RRT模型的验证第90-92页
   ·BP网络模型的验证第92-100页
     ·DB-5RRT的BP模型的验证第92-93页
     ·DB-17RRT的BP模型验证第93-94页
     ·DB-XLBRRT的BP模型验证第94-95页
     ·HT-8RRT的BP模型验证第95-97页
     ·CP-Sil19RRT的BP模型的验证第97-98页
     ·DB-1RRT的BP模型验证第98-99页
     ·HT-5RRT的BP模型验证第99-100页
   ·PSO-BP模型的验证第100-110页
     ·DB-5RRT的PSO-BP模型验证第100-102页
     ·DB-17RRT的PSO-BP模型验证第102-103页
     ·DB-XLBRRT的PSO-BP模型的验证第103-104页
     ·HT-8RRT的PSO-BP模型验证第104-105页
     ·CP-Sil19RRT的PSO-BP模型验证第105-107页
     ·DB-1RRT的PSO-BP模型验证第107-108页
     ·HT-5RRT的PSO-BP模型验证第108-110页
第五章 结果与讨论第110-114页
   ·多元线性回归模型优化第111页
   ·BP神经网络结果分析第111-112页
   ·PS0-BP结果分析第112页
   ·展望第112-114页
参考文献第114-118页
致谢第118-119页
个人简历第119-120页
攻读硕士学位期间发表和完成的学术论文第120页
攻读硕士学位期间参加的科研项目第120页

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