基于野韭菜挥发性成分的色谱保留指数神经网络预测

为研究野韭菜挥发性成分的性质,预测其色谱保留指数,运用 ＭＡＴＬＡＢ相关自编程序计算得到了野韭菜挥发性成分的分子形状指数和电性拓扑态指数,将这两类参数作为分子结构描述参数,借助多元逐步回归法优化筛选了其中结构参数^２Ｋ、^３Ｋ、^４Ｋ、Ｉ２和 Ｉ６,建立了野韭菜挥发性成分色谱保留指数的 ＱＳＲＲ模型,相关系数为 ０９６３,通过对模型的稳定性和预测能力进行检验,检验的相关系数 ｒ基本也稳定在 ０９６３左右。用这 ５个筛选出的结构参数作为人工神经网络的输入层参数,采用 ５ ２ １的网络神经结构,利用 ＢＰ算法建构神经网络模型,总相关系数达到 ０９９６的优级相关,利用此模型计算得到的预测值与实验值吻合度较为理想,相对平均误差仅为 １６７％,结果显示 ＢＰ神经网络所得结果优于多元线性回归方法。     

非离子表面活性剂与离子液体、水三组分体系的相行为

离子液体因绿色化学的兴起并凭借自身的优点而备受关注.文章采用两种不同的离子液体与水构成双极性溶剂,研究了非离子表面活性剂C12E4在其中的聚集行为,同时利用偏光显微镜和小角X射线散射技术对所形成的有序结构进行了分析.     

能量输入对煤泥浮选过程的影响

为研究煤泥浮选指标与能量输入的关系,针对细粒级为主导的难选煤泥,建立浮选能量输入测试系统,设计在浮选机轴转速分别为1 500,1 800和2 100 r/min时的浮选速度试验,并对不同浮选能量输入条件下的产品进行粒度分析、密度分析和扫描电镜分析。研究结果表明:随着浮选的进行,煤泥的可浮性越来越差,单位精煤可燃体回收率上浮所需要的能量越来越大;当转速为1 500 r/min,精煤灰分含量(质量分数)为13.27%,可燃体回收率为73.35%时,需消耗能量0.18 W;在相同的精煤灰分含量下,当转速为2 100 r/min时,精煤可燃体回收率为81.01%时需消耗能量0.73 W;在低转速下单位能耗所获取的精煤可燃体回收率比高转速下的高,但在相同浮选时间内,高转速下能获得更高的精煤可燃体回收率;在相同条件下,增加浮选过程能量输入能够提高精煤质量或可燃体回收率;在低能量输入条件下,损失的精煤主要是粗粒级的煤岩连生体,粗颗粒连生体和煤岩解离较好的微细粒煤粒需在高能量输入条件才能回收,但同时伴随着异质细泥对精煤的污染。     

二变量糖酵解模型的复金兹伯格-朗道方程系数计算

三阶复金兹伯格-朗道方程(CGLE)是物理和化学等领域广泛研究的非线性方程之一.文中计算了二变量糖酵解模型在给定参数下对应的CGLE系数.结果表明,具有周期折叠分岔的反应扩散糖酵解模型只有在控制参数足够接近超临界霍普夫分岔临界值时,CGLE才能作为原方程的近似.所得系数的正确性已通过对原方程的数值积分与斑图形成模拟予以验证.     

苯砜基环烷酸酯类化合物的拓扑研究

根据核磁共振波谱原理和原子所处的化学环境,定义了原子i的特征值δi,并对它进行了修正,在分子拓扑理论基础上,根据修正后得到的原子结构参数βi和χi,由βi建构氢谱均分指数mH,由χi建构氢谱校正指数mHJ,利用多元回归方法构建了对苯砜基环烷酸酯类化合物的高效液相色谱容量因子(lgKw)和急性毒性(lgEC50、lgLC50)进行估算的定量结构-保留/活性相关关系,得到了多元回归方程,估算的平均误差分别为0.13,0.09和0.08,采用留一法对模型稳健性进行了检验,得到的预测模型对另外的苯砜基环烷酸酯类化合物分子的lgKw、lgEC50、lgLC50进行了预测,预测结果与实验值基本吻合.     

ACEI的分子结构与摩尔折光率的定量关系

分子结构表征是当代药物分子设计与药效评价中不可缺少的重要技术,为了建构拓扑指数回归模型,研究了血管紧张素转换酶抑制剂(ACEI)的分子结构与摩尔折光率的关系,利用量子化学AM1算法获得了拓扑系列指数,建立了能预测血管紧张素转换酶抑制剂摩尔折光率的定量结构-性质关系模型,得到多元回归方程为:MR=26.4421Χ-19.3032Χ 18.4563ΧC-1.9291K-0.421,估算的平均相对误差为1.53%,估算结果和实验值基本吻合.     

香水百合头香成分色谱保留指数的人工神经网络预测

基于分子拓扑学理论计算了香水百合头香成分35个化合物的分子连接性指数Xi、电性拓扑状态指数Ej和分子电性距离矢量M_k。采用最佳变量子集回归方法确定了最佳变量组合X_1,E_9,M_9和M_(10),并用这4个变量作为神经网络的输入层单元,建立了香水百合头香成分化合物气相色谱保留指数RI的人工神经网络模型。采用该模型对RI值进行了预测,预测结果与实验值接近,平均相对误差为1.165%。该方法成功预测了化合物的气相色谱保留指数,对于探索色谱保留机理、选择合适的分离条件等有参考价值。