利用新的价连接性指数估算醇类化合物Kováts指数

以连接性指数为结构描述符,用多元回归技术建立了醇类化合物的结构与色谱保留值的相关性模型,各样本总体所建模型的相关系数均在0.98以上,这些模型较好地解释了醇类化合物保留指数的递变规律.为了检验模型的稳定性和预测能力,进行了留一法交互校验,相关系数均在0.98以上.该模型相关系数高,稳定性好,预测能力强.     

硫醚、硫醇色谱保留指数的QSRR研究

研究了硫醚、硫醇在不同极性固定相上色谱保留指数与结构之间的关系,得到了影响硫醚、硫醇化合物Kováts保留指数的四个结构参数:分子极化效应指数MPEI、有效拓扑立体效应指数ETSEI、碳原子个数N及Wiener的路径数P3.并用这4个参数建立定量模型,预测硫醚、硫醇在不同极性固定相上Kováts保留指数,其相关系数均在0.98以上,预测值与实验值较为吻合.表8,参19.     

醛酮化合物的分子空间距离指数与色谱保留指数的QSPR研究

通过对醛酮化合物分子中原子的空间坐标研究,提出了原子距离指数YS和分子空间特征指数YF.用多元线性回归方法获得了醛酮化合物的气相色谱保留指数与该空间距离指数之间良好的定量结构—性质关系（QSPR）模型,定义的空间距离指数（YS,YF）具有明确的结构意义且易于计算和运用.其相关系数R均大于0.9,具有较高的预测能力和可靠性,为3D-QSPR研究提供一个新的发展思路.     

估算醇的溶解度和辛醇/水分配系数的价连接性指数模型

在分子图的邻接矩阵基础上提出了一个新的价连接性指数^mL，用多元线性回归技术分别建立了60个醇的价连接性指数^mL与它们的辛醇，水分配系数lgkow及水溶解度lgSw的定量结构一性质相关性模型．该模型具有良好的稳定性和预测能力．辛醇，水分配系数的线性方程的相关系数为0．9957，溶解度的线性相关方程的相关系数为0．9882．由于指数充分考虑了空间结构和电性结构，因此对含杂原子化合物的区分能力得到加强，计算也较为简单，预测的精度也优于文献报道结果，对辛醇，水分配系数预测值的平均误差仅为0．10，对水溶解度预测值的平均误差也只有0．16，均小于文献方法的预测误差，而且本指数能较好地反映化合物的结构特征．     

脂肪醇气相色谱保留指数与结构的相关性

根据分子拓扑理论,采用了2个拓扑指数.将这2个拓扑指数用于脂肪醇定量结构-保留关系的研究,发现它们与25种脂肪醇在6种固定相上的气相色谱保留指数存在优良的相关性,表明2个拓扑指数能较好地反映化合物的结构特征.由此得到了新的定量结构-保留关系模型,并建立了6个线性方程,相关系数均高于0.98,在固定相SE-30上的平均相对偏差仅为1.30%.这些方程可用于脂肪醇气相色谱保留指数的预测.     

拓扑邻接电负性指数法预测多氯代联苯醚(PCDEs)的理化性质

将PCDEs分子中苯环上的原子或基团(C、O、CH和CCl)作为分子碎片,构建分子的邻接矩阵.再以相应原子或基团的均衡电负性构建行矩阵.结合行矩阵和邻接矩阵,计算得到一个新的指数--拓扑邻接电负性指数(TAEI).以107个PCDEs的理化性质实验值为建模样本,用线性回归方法,建立PCDEs的饱和蒸气压(PL°)、水溶解度(SW.L)和正辛醇/水分配系数(Kow)的定量结构--性质相关(QSPR)模型,有良好的相关性(R＞0.97).特别是对饱和蒸气压(PL0),获得了比已报道的量子化学方法更好的结果.用LOO法检验模型的稳定性和预测能力,所得交互检验的相关系数均在0.95以上.结果表明所建模型复相关系数高、稳定性好、预测能力强.图4,表1,参10.     

饱和醇结构-保留定量相关的人工神经网络模型

以拓扑指数为结构描述符,用基于Levenberg-Marquardt优化的BP神经网络建立了醇类化合物的结构与色谱保留值的相关性模型,用于未知醇类化合物在SE-30和OV-3两根色谱柱上保留指数的同时预测,其学习速率优于文献中普通BP神经网络法,预测准确度与普通BP神经网络法接近,但优于多元线性回归法,因而是一种较好的预测有机化合物气相色谱保留指数的方法.     

烷基硫醇类化合物在气相色谱中的QSRR研究

利用分子力学和量子化学方法计算出烷基硫醇类化合物的分子结构描述参数,用多元线性回归法建立化合物在不同极性色谱柱上的QSRR模型。烷基硫醇类化合物在不同极性色谱柱上的气相色谱保留指数与其拓扑指数之间具有较好的线性关系。建立的不同极性色谱柱上的烷基硫醇类化合物的色谱保留QSRR模型预测此类化合物的色谱保留值,具有较好的稳定性和准确性。     

改进的分子连接性和拓扑指数方法预测硫醚的气相色谱保留指数

在分子拓扑理论基础上，定义原子结构参数αi和βi，由αi建构连接性指数^mL，由βi建构拓扑指数B。研究硫醚在不同极性固定相上的气相色谱保留指数与结构的相关性，建立相应的定量模型，预测了硫醚在4种极性固定相上的气相色谱保留指数，各样本总体所建模型的相关系数均在0．97以上。对硫醚保留指数的计算结果表明，计算值与实验值较为吻合。该法还具有计算简单，物理意义明确等优点．     

分子电距矢量对醇类气相色谱保留指数的预测

用MEDV描述子对55个醇的分子结构进行表征,对MEDV矢量和其气相色谱保留指数之间建立了定量结构-色谱保留值关系.借助多元线性回归、逐步回归和交互检验建立了分子电距矢量和55个化合物的气相色谱保留值之间的定量结构-色谱保留值相关模型(QSRR),线性回归十参数模型的复相关系数达到了0.995 0,逐步回归七参数模型复相关系数为0.989 6,交互检验的RCV值为0.970 0,表明模型对样本具有一定的稳定性和预测能力.     

四角链的Szeged指标和Edge-Szeged指标的计算方法

四角链由边长为1的正方形构成,它们对于理论化学来说非常重要.介绍了一种计算四角链的Szeged指标和Edge-Szeged指标的计算方法,并给出了四角链的这两种指标的计算结果.     

关于哈密尔顿指数的综述

图G的线图L（ G）是指以G的边集E（ G）为顶点集且L（ G）的2个顶点邻接当且仅当它们在G中有公共顶点。 n次迭代线图Ln（G）递归地定义为L0（G）=G,Ln（G）=L（Ln-1（G））（n∈N=｛0,1,2,…｝）,其中L1（ G）=L（ G）并且假设Ln-1（ G）非空,使得Ln（ G）是哈密尔顿的最小整数n称为哈密尔顿指数,用h（ G）表示。该文综述了（类）哈密尔顿指数的一些结果。     

一类正极值指标的截尾估计量

引入了一类位置不变的Hill型极值指数估计量，并证明了其弱相合性；在二阶正规变化条件下，得到了此类估计量的渐近正态性．     

一类树的Hosoya指标序列

一个图的Hosoya指标是图的所有独立边子集的数目之和,包括空集.T(n1,n2,n3)表示只有一个3度点,三个1度点且唯一3度点到三个一度点的路长分别是n1,n2,n3的树.用代数组合的方法研究了这类树的Hosoya指标值.给出了这类树在一定条件下依Hosoya指标值的排序.     

一类弦图的Kirchhoff指标

根据图的Laplacian谱理论,得到了由P个完全图按特定方式粘贴构造而成的一类弦图Gp(r,t)的Kirchhoff指标的计算公式.     

一类有限变换的指数和周期

对一类有限变换所生成的单演半群进行探讨，研究一类有限变换的指数和周期的求法。     

Instantaneous Reliability Index of a Typical Repairable System

A two-state system was taken as an example to show the method that we derived for analyzing the instantaneous reliability index,which was an important issue in the field of reliability.The paper first described the system as an abstract Cauchy problem by choosing suitable operators and state spaces.Then,with the TrotterKato theorem and strong continuous semi-group theorem,the method of solving the instantaneous reliability index of the repairable system was constructed.The convergence of the method was also proved in theory in this paper.To show the effectiveness of this method,some numerical examples were given at the end of the paper.     

一类树的Hosoya指数

图的Hosoya指数是指图中的匹配总数.本文给出了恰有两个最大度顶点的树的最大Hosoya指数,并刻画了取得极值时的图.     

拓扑指数与路径数预测单硫醚气相色谱保留指数

在分子拓扑化学理论的基础上，根据分子中原子的特性，用分子中原子的平衡电负性对分子图进行着色，在距离矩阵的基础上结合分子中各原子的支化度构建一组新的拓扑指数NPm（m=1，2，3），利用多元线性回归技术将单硫醚在4种不同极性固定相的气相色谱保留指数与NPm（m=1，2，3）和路径数（P2，P3）建立相应的定量结构-保留关系模型（QSRR），并用这种模型对单硫醚的气相色谱保留指数进行预测，结果表明预测结果和实验值吻合较好．