乙烯砜型活性染料水解率模型的研究

研究了乙烯砜型活性染料的水解反应,且将水解反应简化为一级串行反应,并建立了水解率动力学模型.以C.I.活性蓝19为例,测定了该染料在温度为50℃和pH值为10条件下的水解速率常数,并在该条件下利用建立的水解率动力学模型计算不同时刻下活性染料的水解率,并与实际测得的水解率进行比较.实验结果表明,理论分析与实际相吻合.     

乙烯砜型活性染料的色谱分析

利用CHP-20多孔树脂凝胶色谱(日产),分离提纯了带磺酸基的乙烯砜型活性染料及其水解物和醇解物。采用离子对反相高效液相色谱对这些化合物进行了分离分析。(一)样品的纯化合成的四个化合物见表1。采用快速层析柱对化合物Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ进行分离提纯。填料为日本产CHP-20多孔树脂。     

用投影寻踪方法建立准确的定量构性关系模型

用投影寻踪的方法搜寻理想的投影方向 ,以便使高维数据降维而发现数据中化合物的分类信息 .并利用这样的分类信息对样本进行分类建模 ,取得了理想的结果 .     

有机化合物粘度的定量构性关系研究

本文对177个有机化合物,用HyperChem 6．0软件中分子力学方法MM^＋进行几何结构优化并经构象搜寻得到了最低能量构象的几何结构,并通过分子描述符软件计算了表征分子的电子、拓扑、几何结构的共102分子个描述符,用偏最小二乘法（PLS）建立其粘度定量构性关系（QSPR）．本文采用Monte Carlo模拟退火方法进行变量筛选,最终筛选出14个描述符．模型验证采用了留一法．所建立的最后的最优模型的结果为：Q^2=0．85,R^2=0．87,表明该模型具有较好的预测能力．     

定量构性关系研究——利用新分子拓扑指数预测烷烃热力学函数

基于分子的键距矩阵和键联矩阵提出一种新的分子拓扑指数Y.利用 Y计算了烷烃 ( 2～ 2 0个碳原子共 97个分子 )的 5种热力学性质 .结果表明 ,它比现有的拓扑指数具有更好的结构选择性和性质相关性     

神经元网络技术和偏最小二乘法在定量分析和构效关系方面的比较

在光度计／计算机联机系统上利用人工神经网络反向传递算法和偏最小二乘法对五组分有机物混合体系的紫外光谱数据和芬太尼构效关系数据同时进行了定性定量分析，对比和研究，结果表明，反向传递模型具有良好的定性分类能力和定量预测能力；偏最小二乘算法的定性分类效果稍差，但定量预测能力优于反向传递算法。     

三元不对称有机磷酸酯杀虫剂的定量构效关系研究

采用二次多项式逐步回归分析法建立了三元不对称有机磷酸酯类杀虫剂的多元非线性构效关系回归模型.模型不仅具有明确的物理意义,而且拟合精度较高,复相关系数R=0.9781,拟合相对误差平方和的平均值为0.0015.该模型对三元不对称有机磷酸酯类杀虫剂的研究具有一定的指导意义.     

乙烯砜染料水解动力学及其反应机理的研究

合成了6个苯环上引入取代基的乙烯砜活性中间体,並与β-萘酚、N,N-二甲基苯胺偶合生成染料。采用薄层扫描法测定乙烯砜活性染料碱性水解前后的含量,得到其碱性水解的■一级反应速度常数在0.028—0.088 min~(-1)之间,利用Hückel分子轨道法进行理论计算,求得超离域因子,定域能,电子密度等理论指数,发现乙烯砜活性染料碱性水解速度常数的对数值与超离域因子S_(rn)值之间有较好的线性关系。探讨了其碱性水解反应的亲核加成反应机理,推测了决定反应速度的过渡态为部分π电子离域的结构:     

HPLC法测定模拟乙烯砜型染料-纤维化合物的碱性水解速度常数

提出了采用高效液相色谱技术分离模拟乙烯砜型染料-纤维化合物及其碱性水解产物的方法。采用ODS硅胶柱,以100%甲醇作流动相,分离效果好,无其它干扰,最小检测量为1×10~(-9)g。本文测定了五种不同结构的模拟乙烯砜染料-纤维化合物的碱性水解速度常数。     

1,1-二苯基-2-对甲苯砜基乙烯的合成及其晶体结构

标题化合物可由氰化亚铜催化下的苯基溴化镁与2-苯基-1-对甲苯砜基乙炔的碳镁化反应得到,并用1H NMR,IR和MS对其进行了表征.其晶体结构经单晶X-射线衍射法测定.晶体属单斜晶系,空间群P2(1)/c,晶胞参数:a=12.8256(6), b=5.8678(7),c=23.871(3)(A);α=90°,β=105.360(3)°,γ=90°,V=1732.3(4)(A)3, T=293K, Z=4, Dc=1.282g*cm-1,μ=0.196mm-1,λ=0.71073(A),F(000)704,结构偏离因子R=0.0427, wR=0.0461,共收集到10150个独立衍射点,其中I>2σ(I)的可观测点为4060个.     

基于最小二乘支持向量机的膨胀土判别与分类

膨胀土在我国分布广泛,对工程影响巨大,如何对其进行判别一直是岩土工程中一项重要的工作.现有的膨胀土判别与分类方法,大多仅以简单的双变量分析为依据.所选取的判别指标大多具有相同信息.针对于此,提出两种方法对膨胀土进行分类,第一种是从胀缩机理出发,采用逐步回归分析选取能够表征膨胀土的6项独立指标,再利用最小二乘支持向量机进行分类;第二种是对全部指标进行分类.结果表明最小二乘支持向量机在两种情况下都能对膨胀土进行准确的分类,也证明了最小二乘支持向量机功能的强大性.     

基于PLS的湖北省经济增长水平分析

采用新型的多元统计分析方法—偏最小二乘回归(PLS)分析方法,利用1988～2004年的统计数据对湖北省经济增长情况进行了科学的分析.分析结果表明:人口增长因素对湖北省的经济增长有阻碍作用;湖北省的进出口水平不平衡,对经济增长有很大的影响.还有一些其他因素分别对经济增长有不同程度的积极作用.     

基于偏最小二乘法回归的工序质量建模

针对制造工序质量控制问题,应用多元统计分析中的偏最小二乘回归法建立了质量模型.利用该模型可以定量分析加工工序与最终成品率之间的关系,进而通过将大量的工序影响因子约简得到主要影响因子子集.根据在线生产的相关质量数据,采用非线性迭代偏最小二乘法获得影响因子的权重.得到偏最小二乘因子权重可以在线预测成品质量变化,避免离线测试.在半导体制造实例研究中,以工序质量水平为自变量,成品质量水平为因变量,建立了质量水平传递模型,应用该方法可实现多工序质量异常的在线诊断和预测,为质量控制提供了定量依据.     

服务类企业管理者特征与工作绩效之间的关系

运用行为事件访谈法,获得了服务类企业管理者特征,并在行为事件访谈结果的基础上设计了服务类企业管理者特征调查问卷,通过对调查问卷结果的分析建立了服务类企业管理者特征模型.提出了决策能力、学习能力、情绪智力、自我能力、创新能力、成就动机、社会能力、沟通能力、领导能力、应用能力和关怀能力组成的服务类企业11维度管理者特征模型,以及包括任务绩效和周边绩效的服务类企业工作绩效评价模型.最后,运用偏最小二乘回归(PLSR)分析建立了服务类企业管理者特征与工作绩效关系模型.     

广义最大熵回归效果分析

针对广义最大熵回归方法的建模效果问题，尤其是模型中未知参数和误差项支持空间选择的不确定性问题，该文剖析了该方法的建模过程，并通过两个实例将该方法与其它建模方法的回归效果进行了对比分析。结果表明：广义最大熵回归方法的预测精度与解释能力优于最小二乘法和偏最小二乘法以及主成分方法；在先验信息缺乏的情况下，参数支持空间越大越好；误差项支持空间应在3σ与4σ之间。     

用逐步回归法预测脂肪醇的-lgSw和lgKow

运用逐步回归方法，采用分子描述码对脂肪醇的溶解度和辛醇／水分配系数进行预测，相关系数在0．99以上。结果表明，该方法能够用于预测有机物物性．     

中国人身保险需求的实证分析

从理论角度分析了GDP、收入水平、人口因素、社会保障、通货膨胀等因素对我国人身保险需求的影响,并依1990年到2005年的相关数据,运用因子分析、平稳性检验、多元线性回归等方法对上述因素进行了实证分析.在分析中针对多重共线性问题,引入偏最小二乘回归对模型加以改进.同时,对我国人身保险市场发展提出了要加大寿险宣传力度、创造良好宽松的外部环境、优化险种结构、完善保险法规建设等建议.     

基于粗糙集的偏最小二乘回归方法

针对变量之间多重相关性导致最小二乘估计失效的问题,提出基于粗糙集改进偏最小二乘回归建模方法.首先,利用粗糙集对数据进行一般约简,去除冗余信息,再进行偏最小二乘回归分析,建立回归模型.通过实例计算,并与PLSR、PCR进行比较分析.结果表明：用粗糙集改进的PLSR建模精度为3.65%,分别高于PLSR(4.07%)和PCR(4.45%),从而验证了所提出方法的通用性及实用价值.     

瓦斯灾害主控因素分析方法研究

从瓦斯灾害复杂影响因素中提取主控因素是瓦斯灾害预测与控制的关键。偏最小二乘回归分析方法(PLSR)可以解决样本数据偏少以及自变量多重线性问题。文中采用PLSR进行瓦斯灾害影响因素的主控因素分析,通过实例分析表明此方法可靠性高,预测效果好。     

偏最小二乘法与人工神经网络耦合的小流域产沙模型

针对小流域侵蚀产沙的复杂性,将偏最小二乘回归与人工神经网络耦合,建立了小流域降雨侵蚀产沙检验模型,并应用于小流域降雨侵蚀产沙预报.采用偏最小二乘法对多维自变量中的信息进行组合和提取,从而得到对因变量解释能力最强并可很好概括自变量信息的主成分,有效克服了变量之间的多重相关问题,实现了对高维数据的降维处理.把提取的主成分作为神经网络的输入,提高了网络的学习效率和稳健性.应用结果表明,偏最小二乘神经网络耦合模型的拟合和检验精度均优于偏最小二乘回归模型和人工神经网络模型精度.