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QSPR/QSAR中分子结构信息的挖掘和建模中奇异样本检测
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QSPR/QSAR中分子结构信息的挖掘和建模中奇异样本检测
论文目录
 
摘要第1-5 页
ABSTRACT第5-9 页
第一章 绪论第9-15 页
　　1 引言第9 页
　　2 QSAR/QSPR研究及其步骤第9-10 页
　　3 QSAR/QSPR中的建模方法第10-12 页
　　　　· 多元线性回归(MLR)第10-11 页
　　　　· 主成分回归(PCR)第11 页
　　　　· 偏最小二乘(PLS)第11 页
　　　　· 人工神经网络(ANN)第11-12 页
　　　　· 支持向量机(SVM)第12 页
　　4 QSAR/QSPR建模中应注意的问题第12-13 页
　　5 本文所包含的内容第13-15 页
第二章 基于投影寻踪分子结构信息的挖掘第15-24 页
　　1 理论与方法第15-16 页
　　　　· 投影寻踪第15-16 页
　　　　· 投影方向的优化第16 页
　　2 数据与计算程序第16-17 页
　　3 结果与讨论第17-22 页
　　　　· 四类拓扑指数的回归分析第17 页
　　　　· 四类拓扑指数的信息挖掘第17-22 页
　　4 结论第22-24 页
第三章 有机化合物粘度的线性与非线性预测模型的构建第24-31 页
　　1 理论部分第24-26 页
　　　　· 主成分回归第24 页
　　　　· 偏最小二乘法第24-25 页
　　　　· 径向基网络第25 页
　　　　· 支持向量回归第25-26 页
　　2 实验部分第26-27 页
　　3 结果与讨论第27-31 页
　　　　· 特征的选择第27-28 页
　　　　· 模型比较第28-31 页
第四章 32个药物分子水溶性预测的QSPR研究第31-46 页
　　1 引言第31 页
　　2 数据集第31-32 页
　　3 分子模拟与描述符计算第32-35 页
　　4 模型验证第35 页
　　5 结果与讨论第35-39 页
　　　　· PLS模型第35-38 页
　　　　· 支持向量回归模型第38 页
　　　　· 人工神经网络模型第38-39 页
　　6 225个药物分子的验证第39-40 页
　　7 结论第40-41 页
　　8 32个药物分子的预测第41-46 页
第五章 QSAR/QSPR中奇异样本诊断的新策略第46-63 页
　　1 理论与方法第47-54 页
　　　　· QSAR模型中的奇异样本第47 页
　　　　· Cook距离第47-48 页
　　　　· 拟合残基和预测残基第48-50 页
　　　　· MC方法第50-54 页
　　2 数据集第54 页
　　　　· 模拟数据第54 页
　　　　· QSAR/QSPR数据第54 页
　　3 结果和讨论第54-62 页
　　　　· 模拟数据第54-57 页
　　　　· Stack Loss Plant数据第57-58 页
　　　　· QSAR/QSPR数据第58-62 页
　　　　　　· 沸点数据第58-60 页
　　　　　　· 水溶性数据第60-62 页
　　4 结论第62-63 页
参考文献第63-71 页
致谢第71-72 页
攻读学位期间主要研究成果第72 页

本篇论文共72页，点击这进入下载页面。
 
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