连接树方法在吡啶类化合物pKa值预测中的应用

将连接树的方法应用到吡啶类化合物pKa值的预测中,并将该方法计算出的参数与量子化学参数相结合.变量的两两相关性检验结果表明,所选择的10个参数相关性较小,同时用交叉验证方法所得到的结果表明,所构造的多元回归模型十分稳定.通过人工神经网法对回归模型进一步优化,得到满意的结果.     

计算机自动结构解析专家系统研究—一个新的拓扑等价性识别…

介绍了一个正确识别化合物结构片断中各原子的拓扑等价性问题的新算法，算法中引入了节点矩阵Ｎ和键矩阵Ｂ，并由这两个新矩阵来计算化合物结构图中的各节点的特征值，以此来表征节点的环境特征，从而识别节点的拓扑等价性，以保证结构解析专家系统结构产生器的穷举和非冗余性。     

有机化合物的结构-活性/性质相关性研究-三个新的拓扑指数及应用其应用

本文提出三个拓扑指数A~m1, A~m2, A~m3, 并将它们用于预报有机化合物的物理化学性质、生物活性, 取得了较为满意的结果。     

一个用于含C, H, O的有机化合物结构解析专家系统

本文以1,3,3-三甲基-2-氧二环[2,2,2]辛烷为例, 介绍了结构解析专家系统ESESOC.I. 综合利用IR、13^C NMR进行结构解析的过程, 特别是对结构解析专家系统的核心部分, 即整体结构对接作了详细地描述。     

环己烷~(13)C NMR化学位移的预测

通过计算机辅助方法对1 3 CNMR化学位移进行预测 .这个方法包括分子拓扑指数和几何参数特征值的计算及对所选特征进行的变量压缩 ,并对所选共振碳的化学位移与其提取的特征进行多元回归分析 ,从而得出其相关数学模型 .本文预测了环己烷中 45个仲碳原子的1 3 C化学位移 ,其标准误差约为 1 .4ppm .     

醛酮类化合物的13C核磁共振波谱模拟

为饱和醛酮类化合物的¹³C核磁共振波谱模拟.根据该类化合物的特点,提取了分子的拓扑特征,几何特征及电子特征.应用变量最优子集回归法进行了变量的选择,并用这些变量构造了回归模型.交叉验证的结果表明,所得数学模型比较稳定,并得到了较好的预测结果。     

化学中的人工神经网络法

反向传输人工神经网络是应用最为广泛的一种方法, 本文较详细地介绍了该种方法及其相关的问题, 同时给出了Kohonen 模型和Hopfield 网络的简单算法。关于神经网络在化学中的应用, 该文介绍了6 个方面: 定量结构2活性性质相关性(QSAR/QSPR )研究, 有机化合物结构解析, 光谱的数据处理, 化学反应性, 流程优化, 故障诊断及控制, 蛋白质结构。     

脱氧核糖核酸一级序列特殊碱基组合及相关性研究

在脱氧核糖核酸(DNA)一级序列中, 4种碱基可以有16种两两组合的方式(例如, ct, ag, cg, tc等), 不同的组合方式在DNA的该种序列中出现的次数也不一样, 其中, cg出现的频数甚少. 本文将cg所处位置及频率作为一种数学的量, 计算了各物种的分子连接性指数, 并以之为参数进行了物种间相似性分析. 在此基础上, 进一步对10种物种做了分组和归类.     

分子中芳香性自动识别算法

以图论为基础,从化合物的二维连接表出发,在环识别算法的约束下,对分子中的节点进行判断。结果表明,该算法能够识别大多数化合物中的芳香性。作为约束条件,把芳香性的识别算法应用于ESESOC系统中结构的穷举生成,得到了较好的结果。     

HEPT类化合物的QSAR研究

为定量结构／活性相关性研究提取了量子化学参数,拓扑指数Am,分子连接性指数^mxt及疏水性常数,同时应用正交变换和最佳变量子集算法（Leaps-and-Bonds)进行了变量压缩和选择,进而实施了多元回归分析,并由此结果进行了HEPT类化合物（1－[(2-hydroxyethoxy)methyl]-6-(phenylthio)-thymine derivatives)的结构／活性关系的理论解释,进行了人工神经网络法对于该类化合物的活性预测,其结构明显好于多元回归法。