检索结果-南通市图书馆

作者：王冰兰州大学

学位级别：硕士

近些年来,由于支撑向量机(Support Vector Machine, SVM)在机器学习方面的卓越性能,对其的关注也越来越多。SVM最初是由Vapnik提出的一类指导学习算法,由于其优异的泛化能力,引起了人们越来越多的注意,并得到了广泛的应用。正是由于支... 详细信息

近些年来,由于支撑向量机(Support Vector Machine, SVM)在机器学习方面的卓越性能,对其的关注也越来越多。SVM最初是由Vapnik提出的一类指导学习算法,由于其优异的泛化能力,引起了人们越来越多的注意,并得到了广泛的应用。正是由于支持向量机方法良好的理论基础和泛化性能,本论文将支持向量机引入到化学信息学和医学等领域,应用其解决相关领域以前其他方法还不能完善解决的问题。通过建立准确、高效的定量结构一性质关系模型,能够快速有效地进行新化合物性质的预测以及对肾结石进行分类研究,并且从结石形成的化学驱动力和钙离子的生化特性方面解释了肾结石形成的原因,以供研究者和医学工作者参考。本论文第一章简述了定量结构性质关系的基本原理,实现步骤以及研究现状,指出当前QSPR研究中一些方法的不足,引入支持向量机方法;然后详细描述了SVM的基本原理并综述了其在QSPR中的应用。这些理论和现状分析为我们开展本论文的研究工作提供了理论基础和依据。在第二章中,我们将SVM方法引入肾结石的分类研究并和在此领域中使用较广泛的线性判别式方法(LDA)作比较。通过对2501例结石病例进行了分类预测和方法比较,结果显示,它们都表现出了很好的预测能力。由于肾结石的成因比较复杂,与自然环境,社会生活条件,全身性代谢紊乱及泌尿系统本身的疾患有关,因此我们从钙离子生物学特性方面讨论了含钙结石占结石总量94.4%的原因。在第三章中我们将SVM引入到化学信息学领域,应用多元线性回归(MLR)和支撑向量机(SVM)对607种有机化合物的结构和他们的吉布斯自由能建立相应的QSPR模型并构造线性和非线性预测模型,由前向逐步回归分析得到的13个描述符作为模型的输入,支撑向量机方法得到的模型对整个数据集、训练集、测试集的平均绝对偏差分别为31.0989 KJ/mol,30.5695 KJ/mol,35.9246KJ/mol,表明高斯核函数SVM模型性能优于MLR模型。

关键词：化学信息学定量结构-性质关系支持向量机线性判别式方法

大数据分析在燃料性质预测、反应机理构建及发动机辅助标定中的应用

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大数据分析在燃料性质预测、反应机理构建及发动机辅助标定中的应...

作者：管程上海交通大学

学位级别：硕士

在工业智能化蓬勃发展的今天,燃烧与能源行业中如燃料生产、燃料性质测定、动力设备测试与运行等各个环节中产生的工作数据量正在爆炸性地增长,已经成为了数据分析及大数据技术应用的重要领域。本文采用了活性子空间方法与人工神经网络... 详细信息

在工业智能化蓬勃发展的今天,燃烧与能源行业中如燃料生产、燃料性质测定、动力设备测试与运行等各个环节中产生的工作数据量正在爆炸性地增长,已经成为了数据分析及大数据技术应用的重要领域。本文采用了活性子空间方法与人工神经网络等大数据分析方法,在燃料性质预测、反应机理构建及发动机辅助标定三个方面开展了研究工作。在燃料性质预测工作中,基于1020组实验数据,本文使用902个分子拓扑指数作为输入参数建立了碳氢分子标准生成焓的活性子空间预测模型。预测模型确定系数R可达0.99,平均绝对误差为6.74 kJ/mol,与实验误差相当。基于预测模型,本文进一步确定了各分子拓扑指数对标准生成焓的贡献排序,还探究了使用的重要分子拓扑指数数量与预测模型性能之间的关系。在此基础上本文使用前十个最具影响力的分子拓扑指数建立了标准生成焓简化预测模型。简化模型仍具有较高的预测精度,其确定系数R保持在0.96,平均绝对误差为20.05 kJ/mol。在反应机理构建工作中,本文采用化学反应神经网络对反应机理微分方程进行表征,并针对其训练过程提出了将遗传算法与随机梯度下降方法相结合,对不同特性参数进行分别求解的新策略。基于此方法,本文基于浓度数据对一个假想反应与生物柴油制备中的醇解反应进行了机理构建。上述案例验证表明分步训练策略能够有效减小数据未归一化等因素对化学反应神经网络训练所产生的负面影响,使得误差下降更为顺利。在发动机辅助标定工作中,本文基于发动机标定实验数据构建了发动机换气过程中相关参数的预测模型。对于充气效率,进气流量和泵气损失,预测模型确定系数R分别为0.996,0.996与0.974,实验值与预测值的平均绝对误差分别为0.03,4.98kg/h和4.19kPa;对于扭矩和功率来说,确定系数R分别为0.989,0.992,平均绝对误差分别为5.53Nm,2.14kW。基于预测模型,本文得到了各控制参数对上述输出参数的重要性权重,并探究了训练组所使用的实验数据样本数量与预测效果之间的关系。结果表明仅使用1/3的实验测点即可建立起精度较高的预测模型,这意味着活性子空间方法在简化实验工作量方面具有应用潜力。

关键词：大数据分析活性子空间方法定量结构-性质关系化学反应神经网络发动机标定

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蒽醌化合物光解动力学及其机理研究

蒽醌化合物光解动力学及其机理研究

作者：徐兰大连理工大学

学位级别：硕士

蒽醌化合物是重要的染料和医药中间体，由于应用广泛，在生产和消耗过程中难免会进入环境中。光解是有机物在环境中的重要归趋之一，因此有必要研究蒽醌化合物的光解行为。本研究以高压汞灯为光源，测定了15种蒽醌化合物的光解速... 详细信息

蒽醌化合物是重要的染料和医药中间体，由于应用广泛，在生产和消耗过程中难免会进入环境中。光解是有机物在环境中的重要归趋之一，因此有必要研究蒽醌化合物的光解行为。本研究以高压汞灯为光源，测定了15种蒽醌化合物的光解速率常数(k)，讨论了化学结构(取代基位置、数目及种类)、溶剂(二甲基亚砜、二甲基亚砜+水)对其光解速率的影响。选取9种氨基蒽醌，应用偏最小二乘算法(PLS)，建立了光解速率常数的定量结构-性质关系模型(QSPR)，得出影响这些氨基蒽醌光解速率的主要因素是：分子生成热、氢原子所带最大正电荷、碳原子所带最大负电荷，此外分子最低未占据轨道与最高占据轨道的能量差对这些氨基蒽醌的光解也有一定影响。以1-氨基-4-羟基蒽醌为研究对象，比较了不同类型溶剂对其光解速率的影响，发现极性非质子型溶剂可以加快其光解。光敏性是蒽醌化合物的重要性质之一，间接法检测表明，光照条件下1-氨基-4-羟基蒽醌能产生超氧负离子自由基(O)和单线态氧(O)，同时考察了1-氨基-4-羟基蒽醌的光解动力学，得出其光解反应中直接光解占43.0％，间接光解占57.0％，其中O和O的贡献分别为26.1％和30.9％。前线电子密度法预测并通过GC／MS分析验证，得到1-氨基-4-羟基蒽醌光解产物主要为1，4-二羟基蒽醌。结合理论分析、实验结果及前人研究，提出了三种可能的1-氨基-4-羟基蒽醌光解途径：直接光解途径，受到O攻击的反应途径和受到O攻击的反应途径;推测1-氨基-4-羟基蒽醌产生光致毒性的原因可能是光敏化作用;1-氨基-4-羟基蒽醌光解生成1，4-二羟基蒽醌是一种对环境有利的转化。

关键词：蒽醌合物光解定量结构-性质关系光敏性

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多氯联苯的环境行为及其预测方法研究

多氯联苯的环境行为及其预测方法研究

作者：许环文北京化工大学

学位级别：硕士

持久性有机污染物在空气/颗粒物之间的分配是一个重要的过程,影响POPs在水和土壤环境介质表面上的沉降和反应活性,进而影响POPs在大气环境中的持久性和归宿。本论文主要研究多氯联苯的环境行为及其预测方法,为迅速、准确评价PCBs在大气... 详细信息

持久性有机污染物在空气/颗粒物之间的分配是一个重要的过程,影响POPs在水和土壤环境介质表面上的沉降和反应活性,进而影响POPs在大气环境中的持久性和归宿。本论文主要研究多氯联苯的环境行为及其预测方法,为迅速、准确评价PCBs在大气环境中的归趋提供理论依据和方法,并为水环境中的PCBs的去除提供方法和理论支撑。实验模拟PCB52在空气/颗粒物间的分配过程,考察了模拟颗粒物的有机质含量、粒径和含水率的影响以及PCB52在10℃、30℃和40℃下的分配行为,并建立吸附等温线,发现Freundlich吸附等温线比Langmuir吸附等温线能更好地反应PCB52在空气/颗粒物体系的分配行为。考虑到PCB52在空气/颗粒物间分配是表面吸附和有机质吸收共同作用机制,尝试建立了新的模型。新模型对PCB52在空气/颗粒物体系的分配行为的解释具有一定的指导意义。环境温度较低时颗粒物对PCB52的表面吸附作用比高温时明显,颗粒物中PCB52的浓度随着环境温度的升高而减小。应用改进的基于理论线性溶剂化能相关理论的模型,选择量化参数平均分子极化率(α)、偶极矩(μ)、氢原子最正形式静电荷(qH+)、最大电荷密度(Qmax)、最高占有轨道能(EHOMO)和最低未占有轨道(ELUMO)作为模型的描述符,根据实地检测数据,建立了雅典3个不同地区的PCBs在空气/颗粒物间的分配系数(1g103Kp)的QSPR预测模型。并从估计能力、预测能力、稳健性和可靠性方面对模型进行检验,结果表明：3个地区的模型都比较可靠;城市中心和背景地区的预测模型具有较好的估计能力、预测能力和稳健性,能较好预测相应地区PCBs在空气/颗粒物间的分配系数;沿海地区模型的估计能力、预测能力和稳健性较差。预测模型有助于PCBs在空气/颗粒物间的分配机理和影响因素的推导。研究了水溶液中PCB52在超声/Fenton联合作用下的降解行为,并探讨了超声功率、超声频率、溶液初始pH值、H202投加量以及FeSO4投加量对PCB52降解率的影响。实验结果表明：在试验所研究的范围内,降解率随着溶液初始pH值增大而降低,超声功率、超声频率、H202投加量和FeSO4投加量存在最佳值。超声/Fenton对PCB52的降解过程符合一级反应动力学规律。PCB52在超声/Fenton联合作用下的降解率高于超声和Fenton单独作用的降解率,对70μg/LPCB52的降解率可达到92.8%。

关键词：多氯联苯大气颗粒物气固分配定量结构-性质关系超声降解

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氮杂环高能化合物爆轰性能的理论研究

氮杂环高能化合物爆轰性能的理论研究

作者：王丹丹常州大学

学位级别：硕士

五元氮杂环类含能化合物因其能量高、感度低以及能量可控性高等优点，一直以来是新型高能密度材料领域的研究焦点。由于高能材料合成耗时耗力，且危险性高，故需要理论研究的帮助，提前对设计的化合物进行性能评估，筛选出性能优异的含... 详细信息

五元氮杂环类含能化合物因其能量高、感度低以及能量可控性高等优点，一直以来是新型高能密度材料领域的研究焦点。由于高能材料合成耗时耗力，且危险性高，故需要理论研究的帮助，提前对设计的化合物进行性能评估，筛选出性能优异的含能候选物，揭示其结构与性能之间的关系，为实验设计提供一定的理论依据。本文以呋咱、1,3,4-噁二唑、四唑环为基本结构单元，构建了多系列共120种含两个五元氮杂环的含能化合物。采用第一性原理DFT-B3LYP方法，在6-311G*基组水平上，对设计目标化合物的分子结构和电子结构进行优化。通过设计合理的等键反应，计算其生成热，找出取代基及桥键的影响规律，从而揭示结构与性质的关系。研究发现：NH2、-NO2、-ONO2、-NF2、-N3、-NHNO2、-NHNH2这些取代基中，-N3基团取代的化合物生成热最大。当取代基相同时，氮桥键（-NH-，-NH-NH-，-N=N-）衍生物生成热要比相应的碳桥键（-CH2-，-CH2-CH2-，-CH=CH-）衍生物的生成热大。共轭的碳氮桥键衍生物要比相应的非共轭的碳氮桥键衍生物要大。结构单元的含氮量越高，所在化合物的生成热也越大。利用Monte-Carlo原理和K-J方程计算了所设计化合物的理论密度及爆速和爆压，为高能量密度化合物的分子设计提供了定量依据。采用密度泛函B3LYP/6-31G**方法对54种高氮含能化合物进行结构优化，计算得到前沿轨道能级差（ΔE）、爆热（Q）、化合物的密度（ρ）等结构参数，分别利用多元线性回归（MLR）方法和最小二乘-支持向量机（LS-SVM）方法建立上述参数与54种高氮含能化合物爆速的“定量结构-爆速”关系模型。结果表明MLR方法和LS-SVM方法预测集的复相关系数、留一法交互验证系数分别为0.9547、0.9068和0.9621、0.9596，所建QSPR模型均具有良好的稳健性和预测能力。MLR模型的研究发现3个变量（密度ρ、前沿轨道能级差ΔE、爆热Q）中，爆热Q对爆速的影响最大，接着依次是密度ρ和前沿轨道能级差ΔE。MLR与LS-SVM两种方法各有所长，因此，实际应用中应将两种方法结合起来，相互补充，从而更精确地预测新型含能材料的爆速。

关键词：密度泛函理论氮杂环高能化合物生成热爆轰性能定量结构-性质关系

部分除草剂正辛醇/水分配系数的QSPR研究

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部分除草剂正辛醇/水分配系数的QSPR研究

作者：顾敬梓大连理工大学

学位级别：硕士

有机化合物的正辛醇／水分配系数(K)是一个重要的物理化学参数，表征有机化合物的疏水性和环境归趋。由于K的实验测定方法比较繁琐，费时费力，不能满足有机化合物生态风险评价的需要。研究可以预测K的理论方法具有重要意义。而定量结构... 详细信息

有机化合物的正辛醇／水分配系数(K)是一个重要的物理化学参数，表征有机化合物的疏水性和环境归趋。由于K的实验测定方法比较繁琐，费时费力，不能满足有机化合物生态风险评价的需要。研究可以预测K的理论方法具有重要意义。而定量结构-性质关系(QSPR)在预测有机污染物的环境行为参数、解释有机污染物在环境中迁移、转化行为机理等方面发挥了重要作用。因此本论文以部分三嗪类和苯基脲类除草剂为研究对象，建立部分选择性除草剂K值的QSPR模型，并对模型进行机理解释，使其更好应用于其他有机化合物的K值的预测。本研究采用半经验分子轨道PM3算法计算了三嗪类和苯基脲类共55种除草剂的分子量等18种理论分子结构描述符，利用偏最小二乘法(PLS)进行回归分析建立了Kow的QSPR模型。在交叉验证条件下，模型所提取的PLS主成分所能解释的因变量方差的比例(Q)为0.726，表明其具有一定的预测能力和稳健性。结果显示：Connolly分子排除体积(CSEV)、Connolly分子面积(CMA)、Connolly分子可及面积CAA、分子量(Mw)、电子能(EE)、总能量(TE)、偶极距(μ)、最低未占据分子轨道能(E)是影响三嗪类和苯基脲类除草剂除草剂的K值大小的主要分子结构参数。分子的体积大小是影响这两类除草剂在水相和正辛醇相间分配的最主要因素，体积越大，化合物越容易分配到正辛醇相中，K值越大;分子的极化能力和电荷转移作用也对化合物在两相之间的分配有一定影响。为更进一步分析两类除草剂分配机理的差异，进行了分类建模。分类模型的性能较单一模型有较大提高，三嗪类除草剂模型的Q达到0.871，影响分配的主要因素是分子的体积大小方面的信息，苯基脲类除草剂模型的Q为0.832，分子大小和电荷转移均是主要作用因素。

关键词：除草剂正辛醇/水分配系数定量结构-性质关系偏最小二乘

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QSPR研究在材料化学和环境化学中的应用

QSPR研究在材料化学和环境化学中的应用

作者：李言伟兰州大学

学位级别：硕士

定量结构-性质关系(QSPR)成为化学信息学研究的热点。它主要应用统计学和理论计算的方法研究化合物的分子结构与其物理、化学性质之间的定量关系。其中快速、恰当地选择分子描述符和建立高效、稳健的数学模型一直是QSPR研究要解决的问... 详细信息

定量结构-性质关系(QSPR)成为化学信息学研究的热点。它主要应用统计学和理论计算的方法研究化合物的分子结构与其物理、化学性质之间的定量关系。其中快速、恰当地选择分子描述符和建立高效、稳健的数学模型一直是QSPR研究要解决的问题。本论文利用启发式方法和最佳多元线性回归来选择描述符,建立线性模型。随后为了得到更为准确的数学模型,利用径向基函数神经网络和支持向量机来建立非线性模型,结果令人满意。第一章简述了QSPR的基本原理,研究过程和最新进展。在此过程中,着重对本论文涉及到的描述符选择、模型建立的方法给出了详细描述,最后对近年来的QSPR工作进行了综述。第二章将QSPR的研究方法应用到化学领域,进而解决实际问题,主要研究工作有以下三个：建立一个QSPR模型用于研究聚氯乙烯增塑剂的塑化效率。通过启发式方法选择分子描述符,建立增塑剂效率与其分子描述符相关线性模型。该模型相关系数和留一法交互检验相关系数分别为R2=0.9527和Rcv2=0.9305。最后利用内部验证对该模型的稳定性和可靠性进行验证,得到了结果令人满意。该方法提供了一个基于分子结构预测聚氯乙烯增塑剂增塑效率的有效途径。 QSPR方法应用于农药化合物定量结构性质关系的研究。利用启发式方法和径向基函数神经网络,分别建立农药化合物的正辛醇水分配系数(logKow),土壤水分配系数(logKoc)和生物富集因子(logBCF)与五个描述符的相关性模型。训练集的logKow,logKoc和logBCF的非线性模型的相关系数(Rtrain2)分别为0.9584,0.9414,0.9526,而测试集的Rtest2分别为0.9683,0.9339,0.9714。此外,利用二阶生物降解系数建立判别函数对化合物的生物降解能力进行分组,该判别函数的分组正确率达到了90%。本工作提供了一种预测物理化学和生物降解能力的。它能使人们更深入了解农药和环境间的相互关系。铯螯合物稳定常数的QSPR研究。本研究的目的是了解影响铯螯合物稳定性的结构因素。通过最佳多元线性回归、径向基函数神经网络和均匀设计优化的支持向量机分别建立了稳定常数与六个描述符间的多种相关性模型。最佳模型的训练集和测试集的相关系数分别为Rtrain2=0.8709和Rtest2=0.8560.本项工作提供了一种高效、稳定预测铯螯合物的稳定常数的新方法。这种方法将对合成大环化合物的实验提供理论指导,进而可使这些大环化合物成为一种检测环境中放射性铯污染物浓度的有效途径。

关键词：化学信息学定量结构-性质关系径向基函数神经网络支持向量机

定量构效关系及高效毛细管电泳分离测定方法的应用研究

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定量构效关系及高效毛细管电泳分离测定方法的应用研究

作者：韩萍烟台大学

学位级别：硕士

定量结构——性质关系（QSPR）主要研究化合物的结构与其各种物理、化学、生物活性等性质之间的定量函数关系模型,借以指导新化合物的合成及预测未知化合物的各种性质,是计算机在化学中应用的一个特别活跃的领域。近年来,QSPR已经广泛... 详细信息

定量结构——性质关系（QSPR）主要研究化合物的结构与其各种物理、化学、生物活性等性质之间的定量函数关系模型,借以指导新化合物的合成及预测未知化合物的各种性质,是计算机在化学中应用的一个特别活跃的领域。近年来,QSPR已经广泛地应用于化学、生物、环境、工程技术等各个领域,并与各种实验设计结合用于色谱分离。本文用QSPR建立模型预测了化合物的光学、电化学及生物性质并将其与响应面实验设计结合应用于毛细管电泳中优化了中药中活性组分的分离条件,结果表明实验设计和QSPR方法与毛细管电泳相结合在毛细管电泳分离方面是一个非常有力的工具。本论文共分六个部分,主要综述了QSPR的研究现状、原理、研究方法、建模方法应用;实验设计与QSPR联合用于毛细管电泳分离测定中药及其制剂中的两种活性组分;启发式方法（HM）和径向基函数神经网络（RBFNN）用于预测化合物的电化学性质、光学性质、对环境的毒性以及生物活性。第一章综述了QSPR的研究现状、研究方法、建模方法及其与实验设计结合在分析化学中的应用。论文第二章将响应面实验设计和毛细管区带电泳结合,建立了一种分离测定厚朴酚、和厚朴酚的简单快速的方法。优化了实验条件并成功用于厚朴和藿香正气水中厚朴酚、和厚朴酚的分析。另外,基于由Box-Behnken设计给出的实验条件及分离度与后出峰组分的迁移时间比（Rs/t）,用径向基函数神经网络建立了“3-7-1”结构的人工神经网络非线性模型,并对最佳分离条件下的实验结果进行了预测,预测结果与数学软件的计算值及实验值都一致,相对偏差＜5%。。在第三章中,基于所建立的线性和非线性模型,研究了染料中间体9,10-蒽醌的半波电位（E1/2）和其结构之间的定量构效关系。仅由9,10-蒽醌的分子结构计算的描述符就可得到其E1/2。用启发式方法选择最合适的分子描述符并用于线性QSPR模型的建立,用径向基函数神经网络建立非线性模型,并对影响E1/2的结构因素进行了探讨。第四章中,基于50个香豆素的结构及其紫外最大吸收波长（λmax）,以启发式方法和径向基函数神经网络建立了线性及非线性QSPR模型。统计结果表明两模型均具有很好的稳定性及预测能力。通过对模型中出现的描述符的讨论,有助于理解影响香豆素类化合物紫外最大吸收波长的重要结构因素。在第五章中,将第四章中的建模方法用于光动力治疗癌症中光敏剂的可见光吸收波长（λ）及其结构关系模型的建立。获得了142个光敏剂的定量结构-可见光吸收波长线性关系模型。交互检验及对外部测试集的预测结果表明模型具有令人满意的稳定性及预测能力。对于新光敏剂的合成具有指导意义。第六章,研究了48个苯胺化合物的梨形四膜虫毒性（-logIGC50）与其结构之间的关系。分别由启发式方法和径向基函数神经网络建立了线性和非线性的定量结构-活性关系（QSAR）模型。并进行交互检验用于评价模型,结果表明两种模型都具有好的稳定性和预测能力。

关键词：定量结构-性质关系响应面实验设计毛细管电泳中草药分离条件优化

几类典型有机污染物水解机理分析及预测模型的构建

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几类典型有机污染物水解机理分析及预测模型的构建

作者：胡珏浙江师范大学

学位级别：硕士

水解是有机污染物在生态环境中重要的降解途径,水解速率常数是表征有机污染物环境持久性和生态风险评价的重要指标,水解速率常数的大小决定了有机物半衰期的长短。仅通过实验测定化合物的水解速率常数存在成本高,耗时费力,依靠标准品等... 详细信息

水解是有机污染物在生态环境中重要的降解途径,水解速率常数是表征有机污染物环境持久性和生态风险评价的重要指标,水解速率常数的大小决定了有机物半衰期的长短。仅通过实验测定化合物的水解速率常数存在成本高,耗时费力,依靠标准品等问题,难以满足化合物生态风险性评价的需要。本研究通过量子化学计算方法,探究卤代烷烃、酯类、酰胺水解反应的完整反应机理。此基础上,进一步使用量子化学参数构建定量结构-性质关系(QSPR)模型以预测卤代烷烃、酯类和酰胺类的水解速率常数,为这些化合物的生态风险评价提供数据支持。具体研究内容和结果如下:1.使用量子化学密度泛函理论(DFT)模拟卤代烷烃,酯类和酰胺类化合物的水解反应过程,探究其主要水解机理和完整反应路径。结果表明,在中性条件下,双分子亲核取代(S2)是卤代烷烃的主要水解机理;在碱性条件下,卤代烷烃体系中同时存在S2和双分子消除(E2)两种反应机制,虽然E2路线略占优势,但S2路径水解的产物更稳定。酯类化合物的中性和碱性水解以及酰胺类化合物的碱性水解反应均遵循亲核加成消除反应机理。2.基于反应路径势能面,分析了卤代烷烃类、酯类和酰胺类化合物水解的决速步骤。卤代烷烃类化合物中性水解的决速步骤是亲核取代,具有β-H的卤代烷烃碱性水解中的决速步骤是双分子消除。酯类化合物中性水解体系中,亲核试剂加成是反应的决速步骤;酯类碱性水解体系中醇的离去是反应的决速步骤。酰胺类水解反应的决速步骤是胺的离去。根据过渡态理论,计算了卤代烷烃类、酯类、酰胺类共74个化合物在中性和碱性条件下的水解速率常数。3.基于量子化学和Dragon计算的描述符,采用多元线性回归方法,分别构建了卤代烷烃类,酯类和酰胺类化合物水解速率常数的QSPR模型。模型有良好的拟合性能:R=0.78(卤代烷烃类,中性),0.72(卤代烷烃类,碱性),0.89(酯类,中性),0.88(酯类,碱性),0.96(酰胺类,碱性);RMSE=0.77(卤代烷烃类,中性),1.36(卤代烷烃类,碱性),0.48(酯类,中性),0.81(酯类,碱性)以及0.96(酰胺类,碱性),表明量子化学参数可以表征卤代烷烃,酯类和酰胺类的水解速率常数。模拟外部验证和去一法交叉验证结果显示,模型都有较好的预测能力和稳健性。因此,这些模型可以预测其他同类化合物的水解速率常数,为生态风险评价提供基础数据。

关键词：水解机理水解反应速率常数密度泛函理论计算过渡态理论定量结构-性质关系

支持向量机方法在医学和环境化学中的应用研究

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支持向量机方法在医学和环境化学中的应用研究

作者：阮晓芳兰州大学

学位级别：硕士

由Vapnik及其合作者提出的支持向量机(Support Vector Machine，SVM)是一种新型机器学习方法，因其出色的学习能力，已成为当前国际机器学习界的研究热点。近年来，对SVM的研究主要集中在对SVM本身性质的研究和完善以及加大SVM应用研究... 详细信息

由Vapnik及其合作者提出的支持向量机(Support Vector Machine，SVM)是一种新型机器学习方法，因其出色的学习能力，已成为当前国际机器学习界的研究热点。近年来，对SVM的研究主要集中在对SVM本身性质的研究和完善以及加大SVM应用研究的深度和广度两方面。目前为止，支持向量机已应用于模式分类、回归分析、函数估计等方面。本文将支持向量机引入到环境化学和医学等领域，拓宽了支持向量机的应用范围，促进了学科间的交叉。本论文第一章简述了定量结构-性质关系(Quantitative Structure-Property Relationship，QSPR)的基本原理，实现步骤及研究进展。同时详细描述了SVM的基本原理并综述了其在QSPR中的应用。这些理论和现状分析为我们开展本论文的研究工作提供了理论基础和依据。在第二章中，应用QSPR方法研究了烷基苯酚类化合物气相色谱保留值与其结构参数之间的定量关系。运用启发式回归方法和支持向量机方法分别建立了44个烷基苯酚类化合物的结构与其色谱保留值之间的线性和非线性模型。两种方法的相关系数(R)分别为0.98和0.92，相应的均方根误差(RMS)分别是0.99和2.77。通过对两种模型的稳定性和预测能力的比较，发现线性模型能够更好地反映烷基苯酚的气相色谱保留值与其结构参数之间的定量关系。在已知烷基苯酚类化合物结构参数的情况下，线性回归模型更有助于它们的色谱分析。在第三章中，应用启发式回归方法和SVM方法分别建立了55个药物分子与其血脑屏障通透性(logBB)之间的定量结构-性质关系模型，并探讨影响药物血脑屏障通透性的结构因素。预测结果表明，支持向量机回归模型性能(相关系数R=0.89，均方误差MSE=0.06)要优于启发式回归模型的性能(相关系数R=0.82，均方误差MSE=0.11)。描述符HASA2，No，FPSA3和E(CH)都是影响logBB的主要结构因素。支持向量机模型简单快速，在药物设计中可以用来预测候选药物的logBB值。在第四章中，使用线性判别分析(Linear Discriminant Analysis，LDA)方法和多类支持向量机(Multi-class Support Vector Machine，MSVM)分别建立了线性和非线性的三类分类模型来辅助诊断甲状腺疾病。分类结果显示MSVM模型具有很高的预测能力，它代表着一种有效、可靠的诊断甲状腺疾病的方法，而且可以被用于诊断其它的疾病。

关键词：化学信息学定量结构-性质关系启发式方法线性判别分析支持向量机