| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-14页 |
| 第一章 绪论 | 第14-30页 |
| ·支持向量机概述 | 第14-22页 |
| ·支持向量机原理 | 第14-21页 |
| ·支持向量机的特点和优点 | 第21-22页 |
| ·支持向量机算法在目前研究中存在的主要问题 | 第22页 |
| ·定量构效关系研究 | 第22-26页 |
| ·定量构效关系概述 | 第22-23页 |
| ·常用的化学结构描述符计算方法简述 | 第23-24页 |
| ·本论文使用的建模方法概述 | 第24-26页 |
| ·支持向量机在构效关系方面应用概述 | 第26-28页 |
| ·支持向量机在化合物及药物分类和模式识别领域的应用概况 | 第26-27页 |
| ·支持向量机在化合物和药物性质预测方面的应用概况 | 第27-28页 |
| ·本文的研究内容 | 第28-30页 |
| 第二章 基于支持向量机的烷基苯热容、焓值和燃烧热的预测 | 第30-50页 |
| ·数据来源 | 第30-34页 |
| ·方法概述 | 第34-36页 |
| ·多元线性回归 | 第34页 |
| ·多元非线性回归 | 第34页 |
| ·支持向量机 | 第34-35页 |
| ·烷基苯的结构表示法 | 第35-36页 |
| ·烷基苯热容的预测 | 第36-39页 |
| ·烷基苯的热容的多元线性回归建模 | 第37页 |
| ·烷基苯的热容的多元非线性回归建模 | 第37-38页 |
| ·烷基苯的热容的支持向量机建模 | 第38-39页 |
| ·小结 | 第39页 |
| ·烷基苯焓值的预测 | 第39-42页 |
| ·烷基苯焓值的多元线性回归建模 | 第40页 |
| ·烷基苯焓值的多元非线性回归建模 | 第40-41页 |
| ·烷基苯焓值的支持向量机建模 | 第41-42页 |
| ·小结 | 第42页 |
| ·烷基苯燃烧热的预测 | 第42-46页 |
| ·烷基苯的燃烧热的多元线性回归建模 | 第42-43页 |
| ·烷基苯的燃烧热的多元非线性回归建模 | 第43-44页 |
| ·烷基苯的燃烧热的支持向量机建模 | 第44-45页 |
| ·小结 | 第45-46页 |
| ·本章小结 | 第46-50页 |
| 第三章 基于支持向量机的有机化合物水溶解度的分类和预测 | 第50-62页 |
| ·数据来源 | 第50页 |
| ·有机化合物的输入参数的概述 | 第50-51页 |
| ·训练集和测试集的选择 | 第51-52页 |
| ·数据的初步分析和建立模型的可行性 | 第52-55页 |
| ·水溶解度的分类模型 | 第55-56页 |
| ·水溶解度的分类依据 | 第55页 |
| ·数据的预处理 | 第55页 |
| ·参数的优化选择 | 第55-56页 |
| ·分类模型的建立及结果 | 第56页 |
| ·水溶解度的预测 | 第56-60页 |
| ·数据的预处理 | 第56页 |
| ·参数的优化选择 | 第56-57页 |
| ·预测模型的建立及结果 | 第57-60页 |
| ·本章小结 | 第60-62页 |
| 第四章 结论 | 第62-64页 |
| ·结论 | 第62页 |
| ·问题与建议 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-68页 |
| 附录 | 第68-82页 |
| 致谢 | 第82-83页 |
| 研究成果及发表的学术论文 | 第83-84页 |
| 作者简介 | 第84-85页 |
| 北京化工大学硕士研究生学位论文答辩委员会决议书 | 第85-86页 |
