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手性化合物表征及在手性醇催化拆分预测中的应用
 
     论文目录
 
摘要第1-6页
Abstract第6-10页
第1章 绪论第10-22页
   ·手性化合物的构效关系研究概述第10-12页
   ·手性化合物结构表征第12-14页
     ·基于 CIP 规则的手性拓扑指数第12页
     ·构象独立手性指数第12-13页
     ·构象依赖手性指数第13页
     ·物化手性描述符第13-14页
   ·构效关系研究的建模方法第14-15页
     ·模式识别第14-15页
     ·回归分析第15页
     ·人工神经网络第15页
   ·脂肪酶催化手性醇拆分反应第15-17页
     ·脂肪酶的手性识别机理第16页
     ·手性醇的动力学拆分第16-17页
   ·本研究的意义和主要内容第17-18页
 参考文献第18-22页
第2章 高选择性拓扑指数 EAID 及在手性中心识别中的应用第22-36页
   ·引言第22-23页
   ·数据第23页
   ·EAID 指数算法第23-25页
   ·结果与讨论第25-32页
     ·指数改进第25-27页
     ·EAID 指数的唯一性验证第27页
     ·数据库中化合物的多样性第27-30页
     ·原子 EAID 指数第30-32页
   ·结论第32-33页
 参考文献第33-36页
第3章 CSC 手性基团指数第36-48页
   ·引言第36页
   ·CSC 指数的生成第36-40页
   ·CSC 指数的表征能力第40-45页
     ·分子连接性指数和拓扑电荷指数第40-41页
     ·数据集第41-44页
     ·原理和方法第44页
     ·预测结果与讨论第44-45页
   ·小结第45-46页
 参考文献第46-48页
第4章 CSC 指数在伯醇立体选择性预测中的应用第48-60页
   ·引言第48页
   ·数据第48-51页
   ·伯醇化合物 CSC 指数生成第51-52页
   ·原理和方法第52-53页
     ·Kohonen 自组织映射模型第52页
     ·遗传算法第52-53页
   ·结果与讨论第53-58页
     ·采用随机森林预测手性伯醇产物的立体选择性第53-54页
     ·采用遗传算法与随机森林相结合预测手性伯醇产物的立体选择性第54-55页
     ·采用 Kohonen 自组织映射模型进行预测第55-56页
     ·Fisher 意义下的判别分析第56-58页
   ·小结第58-59页
 参考文献第59-60页
第5章 CSC 指数在仲醇立体选择性预测中的应用第60-68页
   ·引言第60页
   ·数据集第60-62页
   ·原理和方法第62-64页
     ·相向传播人工神经网络第62-63页
     ·遗传算法第63-64页
   ·结果与讨论第64-66页
     ·随机森林建立模型对仲醇立体选择性进行预测第64页
     ·遗传算法法变量选择第64-65页
     ·变量重要性第65-66页
   ·小结第66-67页
 参考文献第67-68页
致谢第68-69页
攻读学位期间发表的学术论文第69-70页

 
 
论文编号BS2066962,这篇论文共70
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