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PCBs分子空间坐标的3D-QSPR研究 |
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| 论文目录 |
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| 中文摘要 | 第1-4页 | | Abstract | 第4-8页 | | 第一章 前言 | 第8-18页 | | ·选题背景和意义 | 第8-9页 | | ·QSPR的研究内容 | 第9-13页 | | ·描述符 | 第9-12页 | | ·预测数学模型的建立 | 第12-13页 | | ·国内外PCBs的QSPR研究现状 | 第13-16页 | | ·多氯联苯的气相色谱保留时间的QSPR研究现状 | 第14页 | | ·多氯联苯的溶解度和分配系数的QSPR研究现状 | 第14-15页 | | ·多氯联苯的热力学性质的QSPR研究现状 | 第15页 | | ·多氯联苯的生物富集因子(BCF)的QSPR研究现状 | 第15-16页 | | ·本工作的研究内容及特色创新之处 | 第16-18页 | | ·研究内容 | 第16页 | | ·研究特色及创新之处 | 第16-18页 | | 第二章 分析理论与计算方法 | 第18-28页 | | ·回归分析 | 第18-21页 | | ·线性回归模型 | 第18-19页 | | ·逐步回归方法 | 第19页 | | ·线性回归方程显著性检验 | 第19-20页 | | ·“最优”回归方程选择方法 | 第20-21页 | | ·BP神经网络 | 第21-25页 | | ·BP网络结构 | 第21-23页 | | ·输入/输出向量的设计 | 第23页 | | ·BP网络的设计 | 第23页 | | ·确定输入层、隐含层和输出层的神经元数目 | 第23-24页 | | ·BP网络的创建 | 第24页 | | ·BP神经网络模型的确定 | 第24-25页 | | ·BP神经网络建模特点 | 第25页 | | ·聚类分析 | 第25-26页 | | ·聚类分析的数据预处理 | 第25-26页 | | ·系统聚类计算类间距离的方法 | 第26页 | | ·系统聚类分析 | 第26页 | | ·化学计量学软件及方法 | 第26-28页 | | ·ChemWindow 6.0绘图软件 | 第26页 | | ·SPSS18.0统计软件 | 第26-27页 | | ·QSPR模型的建立 | 第27-28页 | | 第三章 PCBs的色谱和理化性质的QSPR研究 | 第28-67页 | | ·概述 | 第28页 | | ·PCBs化合物分子结构计算 | 第28-44页 | | ·绘制分子三维结构图 | 第28-29页 | | ·PCBs分子的空间位置参数 | 第29-30页 | | ·PCBs分子的3D距离指数的定义 | 第30-37页 | | ·数据来源 | 第37-44页 | | ·PCBs的多元线性回归分析 | 第44-57页 | | ·多元线性回归模型的优选 | 第44-45页 | | ·多元线性回归模型的评估 | 第45-57页 | | ·PCBs的BP神经网络研究 | 第57-66页 | | ·实验环境 | 第57页 | | ·输入/输出变量的确定及其数据的预处理 | 第57-58页 | | ·数据的收集和整理分组 | 第58-59页 | | ·PCBs的BP网络设计 | 第59-60页 | | ·BP网络结果与讨论 | 第60-66页 | | ·PCBs的聚类分析 | 第66-67页 | | 第四章 结论 | 第67-71页 | | ·指数的定义及选择 | 第67-68页 | | ·多元线性回归模型优化 | 第68页 | | ·BP神经网络结果分析 | 第68页 | | ·聚类分析结果 | 第68-69页 | | ·展望 | 第69-71页 | | 参考文献 | 第71-78页 | | 致谢 | 第78-79页 | | 个人简历 | 第79-80页 | | 攻读硕士学位期间发表和完成的学术论文 | 第80页 | | 攻读硕士学位期间参加的科研项目 | 第80页 |
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论文编号BS1818994，这篇论文共80页
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