2-苯基吲哚衍生物的定量结构-活性关系研究

 应用半经验量子化学AM1法得到了36种2-苯基吲哚衍生物的优势构像,再利用量子化学算法和分子图形学技术获得电子结构、几何结构及连接性结构参数,并将这些参数和2-苯基吲哚衍生物在4℃时与小牛子宫雌激素受体的相对亲合力相关联.结果表明:2-苯基吲哚衍生物在4℃时与小牛子宫雌激素受体的亲合力大小和氮原子所连原子的净电荷Q;2号、3号、10号和15号原子间的二面角D;5号碳原子与其所连原子间的键长L和零阶连接性指数°G的相关性较好,成功地建立了36种2-苯基吲哚衍生物的构效关系式.     

QSAR结合人工神经网络预测磺酰脲类除草活性

采用误差反传前向人工神经网络模型研究了18种磺酰脲类化合物的结构与除草活性之间的关系.以18种磺酰脲类化合物的量子化学参数作为输入,除草活性作为输出,构建网络模型,取得了较好的预测结果.网络的自相容能力和交叉检验结果良好.该方法还可作为QSAR研究及对有机化合物其他性质进行预测的一种有效手段.     

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．     

2-苯基-1,3-苯并唑衍生物分子的非线性光学性质

2-苯基-1,3-苯并唑分子为母体,设计了一系列取代衍生物,研究了不同取代基,不同取代位置对分子电子结构及分子的非线性光学性质的影响。研究结果表明取代位置对分子的一阶极化率影响不太,对分子的二阶、三阶极化率影响较大,目标分子的二阶极化率与分子的(μe-μg)/ΔE2有较好的相关性。在母体分子的7、8位连接-NO2,13位连接-NH2得到的分子其分子的二阶极化率最大,而在7、8位连接-NH2,13位连接-NO2得到的分子具有最大的三阶极化率。     

乙酰苯胺类化合物的QSAR研究

利用量子化学程序计算了17个乙酰苯胺化合物的量子化学参数（如最高占据轨道能级、最低空轨道能级、极化率、杂原子静电荷、偶极矩等），并对化合物的最小阻滞浓度（MBC）进行了定量结构-活性相关（QSARs）分析，其中最高占据轨道能级、极化率、N（3）原子静电荷3个参数共同构建的模型准确性最高（R=0．907，F-20．064）．该模型说明化合物毒性与脂溶性关系不大，而是可能通过与受体间提供电子发挥效应，且N（3）原子为作用位点．同时利用该模型对MBC进行了理论预测，结果表明该模型能很好地预测化合物的MBC，预测值与实验值误差较小．     

吲哚化合物的光化学 Ⅳ.2-苯基吲哚染料敏化光氧化反应机理研究

本文用薄层层析(TLC)法详细研究了2苯基吲哚(1)在甲醇中的亚甲基蓝(MB)敏化光氧化反应,发现反应给出五种产物,用标准样品对照实验确定了其中四种产物的结构,并提出了一个合理的反应机理.     

1-(2-羟基苄基)-2-苯基肼类衍生物的合成、表征及抑菌活性研究

依据邻羟基二苯醚类及肼类化合物的抗菌特性,以"邻羟苯基"为分子核心、-CH2NHNH-为桥基,构建了一类1-(2-羟基苄基)-2-苯基肼类衍生物.芳香胺为原料,经重氮化、还原、制得取代苯肼,与水杨醛缩合、NaBH4还原,合成了7种未见报道的化合物,抑菌测试表明,在质量分数为0.01%时,化合物对白色念珠菌的抑菌率高达100%具有强抑菌活性,对大肠杆菌抑菌率高于80.0%,对金黄色葡萄球菌有一定的抑菌活性.构效分析表明,苯环上取代基类型对化合物抑菌活性有重要影响,引入Br、Cl等卤原子,能显著增强化合物的抑菌活性,而引入NO2、CH3等强吸、供电基团,能显著降低其抑菌活性.     

2-苯基吲哚在硅胶表面上的光氧化反应

本文研究了2-苯基吲哚（1）在硅胶上表面上的光氧化反应，发现反应近乎定量地给出2,2'-二苯基-[2，3’-联-1H-吲哚]-1－3（2H）-酮（2）.探讨了反应机理，并与溶液中的光氧化进行了比较．     

2-苯基-2-乙氧基乙醇的合成

用磺酸树脂D-72催化环氧苯乙烷与乙醇的加成反应,合成了2-苯基-2-乙氧基乙醇.探索了各种反应条件对该反应的影响.最佳反应条件为适量催化剂下,温度50 ℃,时间4 h,环氧苯乙烷与乙醇体积比为1：2时,反应转化率达96.95 %,反应选择性达90.77 %.     

SVM用于2-杂环芳基苯并二氢吡喃-4-酮衍生物QSRR研究

将支持向量机(SVM)用于15种2-杂环芳基苯并二氢吡喃-4-酮衍生物的定量结构-色谱保留相关(QSRR)研究.通过核函数的选择及核函数参数的优化,建立了预测模型,预测了该类化合物色谱容量因子,得到优于多元线性回归(MLR)方法的预测结果.实践表明,SVR算法能较好地解决小样本、非线性等问题,并能够有效控制过拟合,提高算法的预报能力.     

改进的粒子群优化算法结合人工神经网络用于有机物毒性的QSAR研究

介绍了粒子群优化算法和Alopex-B算法的基本原理,提出了一种用Alopex-B算法改进的粒子群优化算法,并将其应用于函数优化和有机物毒性的QSAR研究。结果表明:改进型粒子群算法对复杂的测试函数搜索效率明显提高,应用于有机物毒性的QSAR研究能提高计算的精确度,降低预测误差。     

人工神经网络在人脸部识别中的应用研究

在对二值图像分析处理的基础上，介绍了人工神经网络（ANN）方法在数字图像识别中的应用，并通过在身份验证中的人面部特征提取与识别的实例对现有网络进行了研究，提出了改进思想，以期达到降低运算量、提高识别率的目的。     

基于类神经网络的垃圾邮件过滤技术研究设计

由于目前尚无论文使用类神经网络针对中文内容的邮件进行垃圾邮件的辨识,因此希望通过实验了解,使用类神经网络对于垃圾邮件的辨识是否可行。关键词数目对于垃圾邮件的辨识是否会有影响;将邮件分类使用二分法以及实际使用测试资料中垃圾邮件的七个分类加上正常邮件共八类,此两种分类结果,对于使用类神经网络辨识垃圾邮件是否会有影响。     

神经网络用于ABS树脂表面金属化研究

以NaBH4水溶液还原ABS树脂/金属盐络和膜,可制得一种新的高分子表面金属化材料,其导电性能较好.采用均匀设计法安排实验,运用人工神经网络(ANNs)对其进行系统辨识预报,ANNs的计算结果与实验数据吻合,没有实验数据的预报结果也显现出良好的规律性,从而有效地对影响其导电性能的各个因素进行研究,包括添加金属的质量,还原温度,还原剂浓度和还原时间等.     

应用人工神经网络预测路面使用性能

针对传统的路面使用性能预测方法存在的不足,应用人工神经网络理论,建立预估模型。经过理论分析与实际验证,这一方法是完全可行的。     

FLN用于金属离子-HEDTA配合物稳定性研究

采用函数连接型神经网络 (FLN)的方法 ,以金属离子的电荷、半径、价电子结构、电负性及适配价轨道数因子为参数 ,成功地关联了 30种已知的金属 -HEDTA配合物稳定常数logK值 ,并在此基础上 ,预报了包括所有锕系元素在内的 39种金属 -HEDTA配合物的logK值     

基于人工神经网络的发电生产过程辨识

根据发电生产过程的实际情况,针对不同时间段的生产工况特点,提出了用不同神经网络辨识不同时段内发电生产过程数学模型的一种新的辨识方法,给出2种神经网络模型,比较了2各辨识方法的结果。     

利用BP人工神经网络实现对轧机轧制力的预测

将人工神网络与轧制力预测相结合,利用BP人工神经网络对4004铝合金轧机的轧制力进行预测,设计该预测模型并采用MATLAB神经网络工具箱加以实现,获得了较高的预测精度.     

胃食道酸碱度动态监测信号的人工神经网络分析算法

在深入分析胃食道pH值动态监测方法的基础上,提出了一种基于自适应共振理论(ART）适用于外参比电极胃食道pH值动态监测信号的分析算法．该算法的特点是综合考虑了食道pH值与胃pH值;结合pH值波形幅值和波形形态来确定返流判据;兼顾自适应方法与定阈值方法．理论和实验表明,这种算法具有一致、稳健和自适应等优点,在提高返流判据“客观性”方面具有一定的实际意义,与临床普遍采用的方法相比,判断精度有显著提高．