用支持向量回归方法预测多氯代二苯并-对-二恶英的正辛醇/水分配系数

采用Chemoffice8.0中的MOPAC-AM1算法对多氯代二苯并-对-二恶英(PCDDs)化合物的量子化学结构参数进行计算,将筛选后的量化参数作为PCDDs分子的结构描述符,利用支持向量回归方法建立分子结构与正辛醇/水分配系数间的相关模型并进行了预测.将所得结果与逐步多元回归方法的结果进行对比分析发现,支持向量回归方法所得结果均优于多元回归方法.     

人工神经网络预测多氯代二苯并-对-二恶英的正辛醇/水分配系数

采用Chemoffice8.0中的MOPAC-AM1算法对多氯代二苯并-对-二恶英(PCDDs)化合物的量子化学结构参数进行计算,并将筛选后的量化参数作为PCDDs分子的结构描述符,利用人工神经网络中的反向传播网络和径向基函数网络建立分子结构与正辛醇/水分配系数间的相关模型并进行预测,并将所得结果与多元回归方法的结果进行对比分析发现:反向传播网络和径向基函数网络所得结果均优于多元回归方法.     

垂直腔面发射激光器光功率-电流模型可靠性研究

主要对基于垂直腔面发射激光器(VCSEL)的光功率-电流模型(L-T)可靠性进行了研究.综合运用非线性最小二乘法、多项式拟合及数值计算等方法,估计模型的相关参数,建立了一个比较接近实际的VCSEL光功率-电流模型.仿真结果表明:在20℃条件下,基于该模型的VCSEL温度特性与模型参数基本吻合,从而证明了模型是可靠的.     

基于响应面法和麻雀搜索算法的结构有限元模型修正

为了获取准确可靠的结构有限元模型,提供结构运营期间健康监测和状态再分析的基准参照,提出了一种基于响应面法(response surface method,RSM)和麻雀搜索算法(sparrow search algorithm,SSA)的结构有限元模型修正方法.首先,基于响应面法,采用拉丁超立方设计方法进行试验设计获取样本点,以简单低阶数学模型代替特征量与参数间复杂的映射关系,构造结构宏观响应与各参数的解析表达式,基于逐步回归分析进行基函数显著性检验,运用方差理论检验模型精度获取最优响应面模型,并联合结构动力响应残差和构造目标函数;其次,基于麻雀搜索算法,对目标函数进行优化求解得到各参数最优解,代入初始有限元模型中,实现对初始有限元模型的修正;最后,基于RSM-SSA有限元模型修正方法对高维局部损伤悬臂梁数值模型实施修正,验证所提方法的可靠性和可行性,并与基于其他新兴群智能优化算法的有限元模型修正结果进行对比.结果 表明:采用该方法修正的参数和频率误差均值分别为6.549％、0.279％,修正效率和精度较其他算法有显著提升,修正后的有限元模型具有较高的精度,可真实反映结构实际力学行为.该方法为结构有限元模型修正提供一种新思路.     

应用原子-键电负性均衡方法计算镉(Ⅱ)配合物的电荷分布

在以密度泛函理论和电负性均衡原理为基础的原子-键电负性均衡方法的σ-π模型(ABEEM σ-π )中,利用最小二乘法并结合自编程序,通过大量的量子化学计算拟合确定了氢﹑氮﹑氧﹑硫﹑氯以及镉(Ⅱ)等各种类型的原子及相关化学键区域的ABEEM σ-π参数.将这些参数应用到研究镉(Ⅱ)配合物的电荷分布,结果显示由ABEEM σ-π模型计算的电荷分布与量子化学计算结果有[JP2]很好的一致性,线性相关系数在0.93～0.99之间.进一步验证了 ABEEM σ-π [JP]模型的合理性和可靠性,发展了该模型在第五周期过渡金属中的应用.     

氯代苯对水生生物毒性的定量构效关系研究

在烷烃分子距离 -边数矢量 (MDE)的基础上 ,定义并计算了氯代苯的结构参数。借助多元线性回归技术建立新的MDE矢量与氯代苯类对水生生物毒性的定量结构 -毒性相关关系 (QSTR)模型 ,并运用所建模型对外部样本的毒性进行了预测 ,结果表明模型具有较强的预测能力。     

氯及溴代苯化合物生物富集因子预测

将有机化合物分子中的非氢原子分为四类,将不同非氢原子自身及非氢原子之间的关系参数化作为结构描述符,对部分氯苯及溴苯化合物分子结构进行了参数化表达.采用偏最小二乘回归(PLS)方法构建了化合物结构与其在鱼体内的富集因子(lgB_(CF))之间的关系模型,模型的建模相关系数(R~2)为0.943,"留一法"交互检验的相关系数(Q~2)为0.871.结果表明结构描述符能较好地表征化合物分子结构特征,所建模型稳定性好、预测能力强.     

用原子-键电负性均衡方法计算镉（Ⅱ）配合物的电荷分布

在以密度泛函理论和电负性均衡原理为基础的原子-键电负性均衡方法的σ-π模型（ABEEMσ-π）中,利用最小二乘法并结合自编程序,通过大量的量子化学计算拟合确定了氢、氮、氧、硫、氯以及镉（Ⅱ）等各种类型的原子及相关化学键区域的ABEEMσ-π参数.将这些参数应用到研究镉（Ⅱ）配合物的电荷分布,结果显示由ABEEMσ-π模型计算的电荷分布与量子化学计算结果有很好的一致性,线性相关系数在0.93~0.99之间.进一步验证了ABEEMσ-π模型的合理性和可靠性,发展了该模型在第五周期过渡金属中的应用.     

1,1,4,7,7-五(2''''-苯并咪唑-2-亚甲基)三氮杂庚烷的量子化学计算

合成了多齿配体1,1,4,7,7-五(2'-苯并咪唑-2-亚甲基)三氮杂庚烷(DTPB),运用红外、紫外光谱及元素分析对其进行了结构表征,用分子力学程序构建出了DTPB的计算模型.利用Gaus-sian98量子化学计算程序优化后,在HF/6-31G基组水平上对该配体进行了量子化学计算,计算结果表明该配体能够与金属离子配位.     

二-（2-乙基己基）膦酸（P204）-熔融石蜡对金属铜的固液萃取研究

研究了用二-(2-乙基己基)膦酸(P204)-熔融石蜡在60 ℃对金属铜的固液萃取行为,探讨了酸度、萃取剂浓度、Cu2+浓度、稀释剂用量及搅拌时间等因素对金属铜萃取率的影响.用斜率法确定了萃取机理,测定并计算出了表观萃取平衡常数Kex和相关热力学参数.     

芳烃类化合物对发光菌急性毒性的QSAR研究

采用分子动力学MM+和半经验AM1算法优化并计算24种芳烃类化合物的16种量子化学参数,通过主成分分析法和回归分析法对化合物的量子化学参数进行筛选,所得最佳参数与芳烃类化合物对发光菌的急性毒性进行定量构效关系研究(QSAR)。所建多元线性回归方程的确定系数(R2)和留一法交叉检验系数q2分别为0.83和0.990。毒性实验值与预测值的相关性较好,模型具有良好的稳定性和预测能力。     

嘧啶(硫)醚类除草剂的非线性QSAR研究

在进行分子力学和量子化学计算的基础上,采用人工神经网络方法对40种嘧啶（硫）醚类除草剂进行了非线性QSAR研究,得出了影响它们除草活性的重要特征指标,结合量子化学研究结果,提出了该除草剂与受体相互作用的初级模型。     

含硫苯衍生物对发光细菌生物毒性的QSAR研究

应用分子力学,半经验量子化学RM1方法,对29个含硫苯衍生物的几何构型进行全优化,将一系列的量子化学参数用于其结构和对发光细菌生物毒性的QSAR研究中.利用SPSS13.0软件,用多元逐步回归法建立了含硫苯衍生物对发光细菌毒性与量化参数的多元回归方程,结果表明,前线轨道能量差ΔE,辛醇/水分配系数(lg Kow),取代基的Hammett电荷效应常数∑σ,碳原子C(6)上的静电荷E(6)及苯环上碳原子的静电之和∑E对其生物毒性有明显的影响,其生物毒性可用下列模型来定量描述:lg(1/EC50)=10.238-0.009△E+3.034E(6)+2.108∑E-0.292lgKow+0.522∑σ,N=29,R=0.930.     

人工神经网络用于苯砜基羧酸酯定量结构-活效关系研究

采用误差反传前向人工神经网络（artificial neural network,ANN）建立了56种苯砜基羧酸酯类化合物的结构与其对发光菌的急性毒性之间的定量关系模型（ANN模型）．以56种苯砜基羧酸酯类化合物的量子化学参数作为输入,急性毒性作为输出,所构建网络模型的交叉检验相关系数为0．9863、标准偏差为0．0753、残差绝对值≤O．20,应用于外部预测集,预测集相关系数为O．9880;而多元线性回归（multiple linear regression,MLR）法模型的相关系数为0．9472、标准偏差为0．1413、残差绝对值≤0．34．结果表明：ANN模型获得了比MLR模型更好的拟合效果．     

硝基苯化合物生物毒性的定量构效关系研究

为深入认识硝基苯类化合物活性与其结构之间的关系,基于逐步回归方法,建立了精度较高的QSAR多元回归模型.研究中提取了35种硝基苯类化合物的5种结构参数、5种量子化学描述符及1种分子指示变量.运用逐步回归方法进行了变量的压缩和选择.进而实施了多元回归分析,并由所得结果进行了硝基苯类化合物结构与生物毒性关系的理论解释.     

抗肿瘤喹唑啉衍生物的定量构效关系

用量子化学密度泛函(DFT)及分子力学(MM )方法,计算了一系列抗肿瘤喹唑啉衍生物分子的电子结构、几何结构及分子性质(广义结构参数),并通过回归分析,筛选出主要因素,建立定量构效关系(QSAR)方程.发现该类化合物分子的抗肿瘤活性与一些广义结构参数有密切关系,特别是苯环18位碳上取代基(R)的体积与表面积的比值r18,嘧啶环与苯环(C环)间的距离d,以及次低未占据分子轨道(NLUMO)的能量NL与抗肿瘤活性显著相关,可通过取代基的选择与计算来筛选药效最佳的先导物.QSAR方程的拟合相关系数(R2)及交叉验证相关系数(q2)分别为0.851 6和0.714 6,表明所得模型具有可信的预报能力,可用以精确预测该系列化合物活性,并为设计抗肿瘤活性更高的喹唑啉衍生物及作用机理分析提供理论指导.     

量化参数及其在定量结构—活性—性质相关研究中的应用

评述了ＱＳＡＲ／ＱＳＰＲ研究中应用的４４种量化参数及其意义。回顾了量化参数在预测化学品的生物活性，物理、化学性质方面的应用，着重讨论了量化参数在预测化学品的理化溶解能关系、分配系数、酸解离常数的比较分子力场分析等研究中的作用。展望了量化参数的应用前景，有利于化学品的风险评价，生物活性预测及量化参数在定量结构－活性－性质相关中的进一步应用。     

3-烷基硫代-1,2,4-三唑的QSAR研究

应用分子力学方法MM+和半经验量子化学AM 1法得到了15种3-烷基硫代-1,2,4-三唑的优势构象,利用量子化学算法和分子图形学技术获得电子结构、几何结构和拓扑结构参数,并将这些参数与3-烷基硫代-1,2,4-三唑对老鼠反应性关节炎的抑制活性相关联.结果表明:3-烷基硫代-1,2,4-三唑对老鼠反应性关节炎的抑制活性与分子的总能量和10号碳原子净电荷的相关性较好,成功地建立了15种3-烷基硫代-1,2,4-三唑的构效关系式.     

贝叶斯规整化神经网络预测苯取代物的毒性

利用贝叶斯规整化神经网络(BRNN)研究了59种苯取代的环境毒性和分子结构的关系.建立了基于脂水分配系数和4种量子指数的QSAR环境毒性预测模型.结果表明:该模型的预测性能超过偏最小二乘法(PLS)和逐步线性回归方法,残差分析显示其稳定可靠,有望成为一种良好的苯取代物毒性的环境评价和预测的方法.     

基于文化差分进化算法的最小二乘支持向量机及QSAR建模

针对最小二乘支持向量机最佳算法参数难以确定的缺陷,提出了基于文化差分进化算法的最小二乘支持向量机(Cultural Differential evolution Algorithm Least Square Support Vector Machine,CDE-LSSVM)。该算法通过新型的文化差分进化算法优化确定最小二乘支持向量机核宽度参数和惩罚系数,建立具有良好预测性能的模型。同时,针对药物定量构效关系(Quantitative Structure-Activity Relationships,QSAR)模型具有高度非线性、变量之间存在相关性的特征,采用CDE-LSSVM建立HIV-1蛋白酶抑制剂的药物定量构效关系模型。模型具有很好的拟合精度与预测精度,且优于最小二乘支持向量机、BP神经网络和径向基神经网络。