聚丙烯酸酯类Tg的量子化学-神经网络研究

用密度泛函方法在6-31G(d)基组上优化了38种聚丙烯酸酯类的结构单元, 得到了其单元的量子化学参数, 探讨了这些参数与聚丙烯酸酯类玻璃化温度(Tg)的关系. 计算表明, 影响聚丙烯酸酯类Tg的主要因素有结构单元的侧链长度、侧链的分支数、最高占据轨道能级、极化率、偶极矩、等体积热容和热力学能等参数. 用模式识别方法(偏最小二乘法)讨论了这些参数与Tg的定性关系, 两类Tg大小不同的聚合物基本分布在不同区域, 用逐步回归和人工神经网络方法建立了这些参数与Tg的定量关系, 2种方法的预测结果与实验值的相关系数分别为0.9753、0.9985, 标准偏差分别为18.42、4.25, 预报结果与实验值基本一致.     

分子电性距离矢量用于多溴联苯醚分子结构表达及色谱保留时间预测

应用分子电性距离矢量(MEDV)对多溴联苯醚(PBDEs)的209种同系物进行结构表征.通过多元线性回归的方法,建立了PBDEs定量结构-色谱保留(QSRR)关系的6个变量和5个变量的两种模型.两种模型的建模计算值复相关系数R均为0.995;用留一法(LOO)进行了交互检验,其复相关系数(R2cv)分别为0.987和0...