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 |