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二芳基甲烷衍生物保留因子与分离因子的神经网络理论研究
引用本文:堵锡华,田林,李靖.二芳基甲烷衍生物保留因子与分离因子的神经网络理论研究[J].化学通报,2016,79(11):1073-1078.
作者姓名:堵锡华  田林  李靖
作者单位:徐州工程学院化学化工学院,徐州工程学院化学化工学院,徐州工程学院化学化工学院
基金项目:国家自然科学基金项目(21472071)资助
摘    要:为了研究手性二芳基甲烷衍生物的保留因子和分离因子,基于分子结构及邻接矩阵,计算了63个手性二芳基甲烷衍生物的分子连接性指数和电性拓扑状态指数。建立了这些分子保留因子、分离因子与优化得到的结构指数之间的相关性模型,并将筛选的结构参数作为BP神经网络的输入层变量,采用不同的网络结构,获得了令人较为满意的三个预测模型,模型的总相关系数R分别为0.981、0.972和0.992。利用模型计算得到的保留因子和分离因子预测值与实验值的平均误差分别为0.041、0.042和0.010,吻合度较好。结果表明手性二芳基甲烷衍生物的保留因子及分离因子与分子结构参数之间有良好的非线性关系。

关 键 词:二芳基甲烷衍生物  保留因子  分离因子  分子连接性指数  电性拓扑状态指数  神经网络
收稿时间:2016/3/11 0:00:00
修稿时间:4/4/2016 12:00:00 AM

Theoretical Research on Retention and Separation Factors of Diarylmethane Derivatives by Neural Network Method
Du Xihu,Tian Lin and Li Jing.Theoretical Research on Retention and Separation Factors of Diarylmethane Derivatives by Neural Network Method[J].Chemistry,2016,79(11):1073-1078.
Authors:Du Xihu  Tian Lin and Li Jing
Institution:School of Chemistry and Chemical Engineering,Xuzhou Institute of Technology,School of Chemistry and Chemical Engineering,Xuzhou Institute of Technology,School of Chemistry and Chemical Engineering,Xuzhou Institute of Technology
Abstract:
Keywords:Diarylmethane derivatives  Retention factors  Separation factors  Molecular connectivity index  Electrotopological state indices  Neural networks  
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