| 中文摘要 | 第1-6页 |
| 英文摘要(Abstract) | 第6-11页 |
| 前言 | 第11-13页 |
| 第一章 数据背景介绍 | 第13-30页 |
| ·什么是QSAR／QSPR? | 第13-14页 |
| ·什么是分子描述值? | 第14-20页 |
| ·验的分子描述值 | 第14-15页 |
| ·理论的分子描述值 | 第15-16页 |
| ·拓扑指数和图论 | 第16-18页 |
| ·基本定义 | 第18-20页 |
| ·模型的发展和QSAR／QSPR研究中遇到的困难 | 第20-22页 |
| ·数据介绍以及相关结果 | 第22-26页 |
| ·数据一 | 第22-23页 |
| ·数据二 | 第23-26页 |
| ·模型选择与偏差方差的权衡 | 第26-27页 |
| ·交互检验以及模型精确度评价 | 第27-30页 |
| 第二章 模型发展的回顾 | 第30-47页 |
| ·最小二乘回归 | 第30-32页 |
| ·岭回归 | 第32-34页 |
| ·主成份回归 | 第34-37页 |
| ·偏最小二乘回归 | 第37-38页 |
| ·切片逆回归 | 第38-40页 |
| ·投影寻踪回归(PPR) | 第40-45页 |
| ·平滑函数 | 第42-45页 |
| ·PCR，PLSR，SIR以及PPR之间的比较 | 第45-47页 |
| 第三章 Kriging模型 | 第47-75页 |
| ·Kriging模型介绍 | 第47-48页 |
| ·历史回顾 | 第48页 |
| ·Kriging模型 | 第48-58页 |
| ·预测公式的推导 | 第49-51页 |
| ·参数估计 | 第51-52页 |
| ·Kriging模型的应用 | 第52-56页 |
| ·实验结果及其比较 | 第56-58页 |
| ·经验的Kriging模型 | 第58-67页 |
| ·经验Kriging模型的估计及预测 | 第63-64页 |
| ·经验的Kriging模型改善的结果 | 第64-65页 |
| ·Kriging与经验的Kriging模型对数据二的分析 | 第65-67页 |
| ·基于变量选择的Kriging以及经验的Kriging模型 | 第67-69页 |
| ·计算过程 | 第67页 |
| ·结果分析 | 第67-69页 |
| ·高斯Kriging模型中的惩罚 | 第69-75页 |
| ·惩罚似然和Kriging | 第71-72页 |
| ·理论方面 | 第72-73页 |
| ·惩罚似然函数的参数估计算法 | 第73-75页 |
| 参考文献 | 第75-84页 |
| 致谢 | 第84页 |