| 中文摘要 | 第1-6页 |
| 英文摘要 | 第6-12页 |
| 1 绪论 | 第12-24页 |
| ·QSAR 研究简介 | 第12-17页 |
| ·概述 | 第12页 |
| ·QSAR 发展历程 | 第12-14页 |
| ·QSAR 特点 | 第14页 |
| ·QSAR 结构参数化 | 第14-16页 |
| ·QSAR 研究步骤 | 第16页 |
| ·QSAR 建模方法 | 第16-17页 |
| ·中药现代化 | 第17-24页 |
| ·概述 | 第17页 |
| ·中药现代化的含义 | 第17-18页 |
| ·中药现代化的目的意义 | 第18页 |
| ·中药现代化的必要性 | 第18-19页 |
| ·中药现代化面临的严峻挑战 | 第19-20页 |
| ·中药现代化的目标 | 第20页 |
| ·中药研究现状 | 第20-22页 |
| ·中药新药开发 | 第22-24页 |
| 2 分子电性距离矢量原理 | 第24-30页 |
| ·引言 | 第24页 |
| ·基于键合类型的分子电性距离矢量 | 第24-30页 |
| ·原子类型 | 第24-25页 |
| ·原子属性 | 第25页 |
| ·相对电负性和相对键长 | 第25-26页 |
| ·分子电性距离矢量中矢量元素的划分 | 第26-27页 |
| ·分子电性距离矢量的计算 | 第27-28页 |
| ·分子电性距离矢量计算实例 | 第28-30页 |
| 3 QSAR 建模方法 | 第30-44页 |
| ·引言 | 第30页 |
| ·变量的优化选择 | 第30-31页 |
| ·多元线性回归 | 第31页 |
| ·多元线性回归原理 | 第31页 |
| ·逐步回归 | 第31-33页 |
| ·引入变量与剔除变量的依据 | 第32-33页 |
| ·主成分分析 | 第33-36页 |
| ·主成分分解 | 第34页 |
| ·非线性迭代最小二乘法用于主成分分析 | 第34-35页 |
| ·主成分数的判别 | 第35-36页 |
| ·偏最小二乘回归 | 第36-38页 |
| ·人工神经网络 | 第38-42页 |
| ·生物神经元模型 | 第39页 |
| ·人工神经元模型 | 第39页 |
| ·常用的传递函数 | 第39-40页 |
| ·人工神经网络模型 | 第40页 |
| ·隐含层数的选择 | 第40页 |
| ·隐含层节点数的选择 | 第40-41页 |
| ·误差反向传播学习算法 | 第41-42页 |
| ·主成分分析神经网络 | 第42页 |
| ·估计能力与预测能力 | 第42-43页 |
| ·常用统计量 | 第43-44页 |
| 4 抗 SARS 中药活性成分的药效识别研究 | 第44-60页 |
| ·引言 | 第44页 |
| ·数据选取 | 第44-46页 |
| ·结果与分析 | 第46-58页 |
| ·多元线性回归建模与分析 | 第46-54页 |
| ·偏最小二乘回归建模与分析 | 第54-58页 |
| ·讨论 | 第58-60页 |
| 5 抗肿瘤中药活性成分 QSAR 研究 | 第60-72页 |
| ·引言 | 第60页 |
| ·数据选取 | 第60-63页 |
| ·结果与分析 | 第63-71页 |
| ·多元线性回归建模与分析 | 第63-66页 |
| ·偏最小二乘回归建模与分析 | 第66-71页 |
| ·讨论 | 第71-72页 |
| 6 人工神经网络用于抗 SARS 中药活性成分药效识别 | 第72-78页 |
| ·引言 | 第72页 |
| ·数据选取 | 第72-73页 |
| ·神经网络参数选择 | 第73-75页 |
| ·结果与分析 | 第75-78页 |
| ·神经网络结果与分析 | 第75页 |
| ·主成分神经网络结果与分析 | 第75-78页 |
| 7 神经网络用于抗肿瘤中药活性成分的 QSAR 研究 | 第78-84页 |
| ·引言 | 第78页 |
| ·数据选取 | 第78-79页 |
| ·神经网络参数选择 | 第79-80页 |
| ·结果分析与讨论 | 第80-84页 |
| ·神经网络结果与分析 | 第80页 |
| ·主成分神经网络结果与分析 | 第80-84页 |
| 8 神经网络用于抗肿瘤中药活性成分的识别研究 | 第84-92页 |
| ·引言 | 第84页 |
| ·数据选取 | 第84-86页 |
| ·神经网络参数选择 | 第86-87页 |
| ·结果分析与讨论 | 第87-92页 |
| ·神经网络结果与分析 | 第87-88页 |
| ·主成分神经网络结果与分析 | 第88-92页 |
| 9 神经网络用于中药活性成分毒性的识别研究 | 第92-98页 |
| ·前言 | 第92页 |
| ·数据选取 | 第92-94页 |
| ·神经网络参数选择 | 第94-95页 |
| ·结果与分析 | 第95-98页 |
| ·神经网络结果与分析 | 第95页 |
| ·主成分神经网络结果与分析 | 第95-98页 |
| 10 结论与展望 | 第98-100页 |
| 致谢 | 第100-102页 |
| 参考文献 | 第102-112页 |
| 附录: | 第112-134页 |
| A. 中药活性成分中英文名称对照 | 第112-130页 |
| B. 均匀试验及相关结果 | 第130-132页 |
| C. 中英文缩写一览 | 第132-133页 |
| D. 发表或待发表论文情况 | 第133-134页 |
| 独创性声明 | 第134页 |
| 学位论文版权使用授权书 | 第134页 |