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支持向量机算法在有机化合物构效关系中的应用
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支持向量机算法在有机化合物构效关系中的应用
论文目录
摘要
第1-6 页
ABSTRACT
第6-14 页
第一章 绪论
第14-30 页
· 支持向量机概述
第14-22 页
· 支持向量机原理
第14-21 页
· 支持向量机的特点和优点
第21-22 页
· 支持向量机算法在目前研究中存在的主要问题
第22 页
· 定量构效关系研究
第22-26 页
· 定量构效关系概述
第22-23 页
· 常用的化学结构描述符计算方法简述
第23-24 页
· 本论文使用的建模方法概述
第24-26 页
· 支持向量机在构效关系方面应用概述
第26-28 页
· 支持向量机在化合物及药物分类和模式识别领域的应用概况
第26-27 页
· 支持向量机在化合物和药物性质预测方面的应用概况
第27-28 页
· 本文的研究内容
第28-30 页
第二章 基于支持向量机的烷基苯热容、焓值和燃烧热的预测
第30-50 页
· 数据来源
第30-34 页
· 方法概述
第34-36 页
· 多元线性回归
第34 页
· 多元非线性回归
第34 页
· 支持向量机
第34-35 页
· 烷基苯的结构表示法
第35-36 页
· 烷基苯热容的预测
第36-39 页
· 烷基苯的热容的多元线性回归建模
第37 页
· 烷基苯的热容的多元非线性回归建模
第37-38 页
· 烷基苯的热容的支持向量机建模
第38-39 页
· 小结
第39 页
· 烷基苯焓值的预测
第39-42 页
· 烷基苯焓值的多元线性回归建模
第40 页
· 烷基苯焓值的多元非线性回归建模
第40-41 页
· 烷基苯焓值的支持向量机建模
第41-42 页
· 小结
第42 页
· 烷基苯燃烧热的预测
第42-46 页
· 烷基苯的燃烧热的多元线性回归建模
第42-43 页
· 烷基苯的燃烧热的多元非线性回归建模
第43-44 页
· 烷基苯的燃烧热的支持向量机建模
第44-45 页
· 小结
第45-46 页
· 本章小结
第46-50 页
第三章 基于支持向量机的有机化合物水溶解度的分类和预测
第50-62 页
· 数据来源
第50 页
· 有机化合物的输入参数的概述
第50-51 页
· 训练集和测试集的选择
第51-52 页
· 数据的初步分析和建立模型的可行性
第52-55 页
· 水溶解度的分类模型
第55-56 页
· 水溶解度的分类依据
第55 页
· 数据的预处理
第55 页
· 参数的优化选择
第55-56 页
· 分类模型的建立及结果
第56 页
· 水溶解度的预测
第56-60 页
· 数据的预处理
第56 页
· 参数的优化选择
第56-57 页
· 预测模型的建立及结果
第57-60 页
· 本章小结
第60-62 页
第四章 结论
第62-64 页
· 结论
第62 页
· 问题与建议
第62-64 页
参考文献
第64-68 页
附录
第68-82 页
致谢
第82-83 页
研究成果及发表的学术论文
第83-84 页
作者简介
第84-85 页
北京化工大学硕士研究生学位论文答辩委员会决议书
第85-86页
本篇论文共
86
页,
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