【醇类化合物定量结构-色谱保留相关研究】.pdf

TheStudyontheQuantitativeStructure-RetentionRelationshipsofAlcohols Lu DepartmentofChemistry Zhejiang University Hangzhou,P.R.China DecemberYang M.S.

目录第三章人工神经网络技术在气相色谱保留指数与分子结构关系研究中的第四章新拓扑指数X的设计及其在饱和链烃类化合物定量结构-性质关系第五章新拓扑指数X的修正及其在醇、醚及卤代烃等含杂原子化合物的浙江大学理学硕士学位论文 2.训练神经网络方式的选择 3.网络结构的确定和参数设定 3.网络模型稳定性和实用性的检验 4.综合多固定相的网络模型 3.

摘要果较为理想。色谱保留值的数据一部分来自本实验室的测定,一部分来源于文献报道,两组数据获得了相似的良好结果。通过分析方程中各描述符的物理意义,明确了分子大小、分枝情况以及羟基的位置等是影响此类化合物保留行为在接下来的一章中,人工神经网络技术取代了多元回归分析方法,所用算法为目前应用最广的误差反向传播(BP)算法。网络的输入值和输出值分别对应于回归方程的自变量和应变量。为使网络处于良好的工作状态,神经网络的结构、隐含层神经元个数、初始权值和阙值及其他一些参数的设置通过多次试算优化进行确定。