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第一章绪论
1 引言
2 QSAR/QSPR研究及其步骤
3 QSAR/QSPR中的建模方法
3.1多元线性回归(MLR)
3.2主成分回归(PCR)
3.3偏最小二乘(PLS)
3.4人工神经网络(ANN)
3.5支持向量机(SVM)
4 QSAR/QSPR建模中应注意的问题
5本文所包含的内容
第二章基于投影寻踪分子结构信息的挖掘
1理论与方法
1.1投影寻踪
1.2投影方向的优化
2数据与计算程序
3结果与讨论
3.1四类拓扑指数的回归分析
3.2四类拓扑指数的信息挖掘
4结论
第三章有机化合物粘度的线性与非线性预测模型的构建
1 理论部分
1.1主成分回归
1.2偏最小二乘法
1.3径向基网络
1.4支持向量回归
2实验部分
3结果与讨论
3.1特征的选择
3.2模型比较
第四章32个药物分子水溶性预测的QSPR研究
1引言
2数据集
3分子模拟与描述符计算
4模型验证
5结果与讨论
5.1 PLS模型
5.2支持向量回归模型
5.3人工神经网络模型
6 225个药物分子的验证
7结论
8 32个药物分子的预测
第五章 QSAR/QSPR中奇异样本诊断的新策略
1理论与方法
1.1 QSAR模型中的奇异样本
1.2 Cook距离
1.3拟合残基和预测残基
1.4 MC方法
2数据集
2.1模拟数据
2.2QSAR/QSPR数据
3结果和讨论
3.1模拟数据
3.2 Stack Loss Plant数据
3.3 QSAR/QSPR数据
4结论
参考文献
致 谢
攻读学位期间主要研究成果