OSPR研究在材料化學和環(huán)境化學中的應用.pdf

1、定量結構—性質關系(QSPR)成為化學信息學研究的熱點。它主要應用統(tǒng)計學和理論計算的方法研究化合物的分子結構與其物理、化學性質之間的定量關系。其中快速、恰當地選擇分子描述符和建立高效、穩(wěn)健的數學模型一直是QSPR研究要解決的問題。本論文利用啟發(fā)式方法和最佳多元線性回歸來選擇描述符，建立線性模型。隨后為了得到更為準確的數學模型，利用徑向基函數神經網絡和支持向量機來建立非線性模型，結果令人滿意。
　　 第一章簡述了QSPR的基本原理

2、，研究過程和最新進展。在此過程中，著重對本論文涉及到的描述符選擇、模型建立的方法給出了詳細描述，最后對近年來的QSPR工作進行了綜述。
　　 第二章將QSPR的研究方法應用到化學領域，進而解決實際問題，主要研究工作有以下三個：
　　 建立一個QSPR模型用于研究聚氯乙烯增塑劑的塑化效率。通過啟發(fā)式方法選擇分子描述符，建立增塑劑效率與其分子描述符相關線性模型。該模型相關系數和留一法交互檢驗相關系數分別為R2=0.9527和

3、Rcv2=0.9305。最后利用內部驗證對該模型的穩(wěn)定性和可靠性進行驗證，得到了結果令人滿意。該方法提供了一個基于分子結構預測聚氯乙烯增塑劑增塑效率的有效途徑。
　　 QSPR方法應用于農藥化合物定量結構性質關系的研究。利用啟發(fā)式方法和徑向基函數神經網絡，分別建立農藥化合物的正辛醇水分配系數(logKow)，土壤水分配系數(logKoc)和生物富集因子(logBCF)與五個描述符的相關性模型。訓練集的logKow，loKoc和l

4、ogBCF的非線性模型的相關系數(Rtrain2)分別為0.9584，0.9414，0.9526，而測試集的Rtest2分別為0.9683，0.9339，0.9714。此外，利用二階生物降解系數建立判別函數對化合物的生物降解能力進行分組，該判別函數的分組正確率達到了90％。本工作提供了一種預測物理化學和生物降解能力的。它能使人們更深入了解農藥和環(huán)境間的相互關系。
　　 銫螯合物穩(wěn)定常數的QSPR研究。本研究的目的是了解影響銫螫合