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。