| 摘要 | 第1-9页 |
| ABSTRACT | 第9-11页 |
| 论文创新之处 | 第11-12页 |
| 第一章 定量结构-性质关系的原理及进展 | 第12-29页 |
| ·定量结构-性质关系的概述 | 第12-13页 |
| ·分子描述符简述 | 第13-15页 |
| ·描述符选择和建模 | 第15-17页 |
| ·QSPR研究中的建模方法 | 第17-22页 |
| ·启发式方法(HM) | 第17-18页 |
| ·最佳多元线性回归(BMLR) | 第18页 |
| ·径向基函数神经网络(RBFNN) | 第18-20页 |
| ·支持向量机(SVM) | 第20-22页 |
| ·QSPR研究进展 | 第22-23页 |
| 参考文献 | 第23-29页 |
| 第二章 QSPR研究在材料化学和环境化学中的应用 | 第29-72页 |
| ·基于启发式(HM)方法预测聚氯乙烯增塑剂的增塑效率 | 第29-35页 |
| ·引言 | 第29-30页 |
| ·实验数据和方法 | 第30-32页 |
| ·数据准备 | 第30-32页 |
| ·描述符的产生 | 第32页 |
| ·启发式方法 | 第32页 |
| ·实验结果和讨论 | 第32-35页 |
| ·实验结果 | 第32-35页 |
| ·实验验证 | 第35页 |
| ·结论 | 第35页 |
| ·基于启发式(HM)和径向基函数神经网络(RBFNN)预测农药性质的QSPR研究 | 第35-47页 |
| ·引言 | 第35-36页 |
| ·实验数据和方法 | 第36-41页 |
| ·数据准备 | 第36-40页 |
| ·描述符的产生 | 第40页 |
| ·启发式方法 | 第40页 |
| ·径向基函数神经网络 | 第40-41页 |
| ·判别分析(DA) | 第41页 |
| ·实验结果和讨论 | 第41-47页 |
| ·数据验证 | 第41-42页 |
| ·启发式方法的结果 | 第42-43页 |
| ·径向基函数神经网络的结果 | 第43-44页 |
| ·描述符讨论 | 第44-45页 |
| ·判别分析的结果 | 第45-47页 |
| ·结论 | 第47页 |
| ·应用均匀设计优化支持向量机(UDO-SVM)方法预测铯螯合物的稳定常数 | 第47-62页 |
| ·引言 | 第47-48页 |
| ·实验数据和方法 | 第48-52页 |
| ·数据准备 | 第48-51页 |
| ·分子描述符的产生 | 第51-52页 |
| ·最佳多元线性回归 | 第52页 |
| ·径向基函数神经网络 | 第52页 |
| ·均匀设计优化支持向量机(UDO-SVM) | 第52页 |
| ·实验结果和讨论 | 第52-61页 |
| ·最佳多元线性回归的结果 | 第52-54页 |
| ·径向基函数神经网络的结果 | 第54-55页 |
| ·均匀设计优化支持向量机的结果 | 第55-60页 |
| ·描述符讨论 | 第60-61页 |
| ·结论 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-72页 |
| 附录 在读硕士学位论文 | 第72-73页 |
| 致谢 | 第73页 |
