中文摘要 | 第1-10页 |
ABSTRACT | 第10-14页 |
第一章 综述 | 第14-27页 |
·迷幻剂简介 | 第14-16页 |
·精神药理学效应 | 第14页 |
·毒性与成瘾 | 第14-15页 |
·迷幻剂分类及活性 | 第15-16页 |
·迷幻剂的作用机理 | 第16-18页 |
·苯烷基胺类迷幻剂的QSAR研究现状 | 第18-22页 |
·本文的工作 | 第22-23页 |
参考文献 | 第23-27页 |
第二章 原理和方法 | 第27-41页 |
·量子化学理论 | 第27-31页 |
·密度泛函理论(DFT) | 第27-29页 |
·基组的选择 | 第29页 |
·Gaussian 03程序包简介 | 第29-31页 |
·结构优化和频率分析 | 第30页 |
·分子轨道分析 | 第30-31页 |
·定量结构-活性关系(QSAR) | 第31-39页 |
·参数的计算 | 第31-34页 |
·拓扑学方法 | 第32页 |
·量子化学方法 | 第32-34页 |
·QSAR的分析方法 | 第34-39页 |
·多元线性回归 | 第34-35页 |
·人工神经网络 | 第35-38页 |
·模型的质量评价 | 第38-39页 |
参考文献 | 第39-41页 |
第三章 苯烷基胺类化合物的参数计算及量子化学研究 | 第41-54页 |
·数据来源 | 第41-44页 |
·参数计算 | 第44-45页 |
·量子化学研究 | 第45-52页 |
·前线轨道分析 | 第45-46页 |
·电荷分布分析 | 第46-52页 |
·结论 | 第52页 |
参考文献 | 第52-54页 |
第四章 苯烷基胺类化合物多元线性回归模型的建立 | 第54-63页 |
·参数筛选及模型的建立 | 第54-59页 |
·模型的检验 | 第59-60页 |
·结论 | 第60页 |
参考文献 | 第60-63页 |
第五章 苯烷基胺类化合物人工神经网络模型的建立 | 第63-72页 |
·33个苯烷基胺类化合物人工神经网络模型的建立 | 第63-66页 |
·人工神经网络模型的建立 | 第63-65页 |
·模型的检验及效果分析 | 第65页 |
·小结 | 第65-66页 |
·75个苯烷基胺类化合物人工神经网络模型的建立 | 第66-71页 |
·变量筛选 | 第66-68页 |
·模型的建立 | 第68页 |
·模型的检验 | 第68-70页 |
·结果及讨论 | 第70-71页 |
参考文献 | 第71-72页 |
第六章 人工神经网络的应用研究 | 第72-82页 |
·人工神经网络用于49个苯烷基胺类化合物的QSAR研究 | 第72-76页 |
·数据来源 | 第72-74页 |
·人工神经网络模型的建立 | 第74-75页 |
·模型的检验 | 第75-76页 |
·小结 | 第76页 |
·人工神经网络用于2-苯基吲哚衍生物的QSAR研究 | 第76-80页 |
·数据来源 | 第77-78页 |
·人工神经网络模型的建立 | 第78-80页 |
·ANN与MLR模型比较 | 第80页 |
·ANN模型的检验 | 第80页 |
·小结 | 第80页 |
·结论 | 第80页 |
参考文献 | 第80-82页 |
第七章 总结与展望 | 第82-85页 |
·总结 | 第82-84页 |
·展望 | 第84-85页 |
发表文章目录 | 第85-86页 |
致谢 | 第86-87页 |