王亚伟
,
高玉红
,
姚小军
,
刘满仓
,
胡之德
,
范波涛
色谱
doi:10.3321/j.issn:1000-8713.2002.05.008
在计算出61个单硫醚的各种量化参数之后,用逐步回归方法,预测了单硫醚在4种极性固定相上的气相色谱保留值,建立了相应的定量模型.结果表明,该模型具有较强的预测能力,回归方程的均方根误差不超过4%.
关键词:
单硫醚
,
多元线性回归
,
定量结构-色谱保留相关
,
保留值
阮晓芳
,
张瑞生
,
姚小军
,
刘满仓
,
范波涛
色谱
doi:10.3321/j.issn:1000-8713.2007.02.027
计算了44个烷基苯酚类化合物的组成、拓扑、几何、静电和量子化学等结构参数,运用启发式方法对这些结构参数进行筛选,得到了含3个变量的化合物的定量结构与色谱保留值的线性关系模型,同时以这3个变量作为支持向量机模型的输入变量建立非线性回归模型.两种方法的相关系数(R2)分别为0.98和0.92,相应的均方根误差分别是0.99和2.77.通过对两种模型的稳定性和预测能力的比较,发现线性模型能够更好地反映烷基苯酚的气相色谱保留值与其结构参数之间的定量关系.在已知烷基苯酚类化合物结构参数的情况下,线性回归模型更有助于它们的色谱分析.
关键词:
色谱保留值
,
结构参数
,
定量关系
,
烷基苯酚
,
支持向量机
,
启发式方法
王冰
,
刘焕香
,
姚小军
,
任月英
,
胡之德
应用化学
doi:10.3969/j.issn.1000-0518.2006.05.019
用支撑向量机研究了607种有机化合物的结构和他们的Gibbs自由能的关系,建立了相应的QSPR模型. 表示分子结构的描述符是从CODESSA软件中计算得到的,通过前向逐步回归分析选择其中的13个描述符,多元线性回归(MLR)和支撑向量机(SVM)被分别用来构造线性和非线性模型预测有机化合物的Gibbs自由能. 支撑向量机方法得到的模型对整个数据集、训练集、测试集的平均绝对偏差分别为31.098 9、30.569 5和35.924 6 kJ/mol ,预测结果令人满意.
关键词:
支撑向量机
,
多元线形回归
,
吉布斯自由能
