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昆虫酚氧化酶抑制剂构效关系研究
 
     论文目录
 
摘要第4-6页
ABSTRACT第6-8页
第一章 绪论第14-26页
    1.1 昆虫酚氧化酶研究概况第14-18页
        1.1.1 酚氧化酶第14-16页
        1.1.2 昆虫酚氧化酶概况第16-18页
        1.1.3 昆虫酚氧化酶抑制剂及应用前景第18页
    1.2 化学信息学与定量构效关系(QSAR)建模第18-22页
        1.2.1 化学信息学第18-20页
        1.2.2 机器学习方法第20-21页
        1.2.3 QSAR模型概述第21-22页
    1.3 迁移学习第22-24页
    1.4 研究内容和主要贡献第24-26页
第二章 昆虫酚氧化酶抑制剂定性分类研究第26-48页
    2.1 基于昆虫酚氧化酶抑制剂数据的定性分类模型第26-32页
        2.1.1 数据收集及预处理第26-27页
        2.1.2 描述符计算与筛选第27-29页
        2.1.3 模型构建第29-31页
        2.1.4 模型评价第31-32页
    2.2 基于拓展数据库的定性分类模型第32-39页
        2.2.1 数据收集与预处理第32-34页
        2.2.2 描述符计算与筛选第34-35页
        2.2.3 模型构建第35-39页
        2.2.4 模型评价第39页
    2.3 基于迁移学习的定性分类模型第39-45页
        2.3.1 利用外部测试集验证传统机器学习模型性能第40页
        2.3.2 基于TRADABOOST算法的定性分类模型构建第40-42页
        2.3.3 模型预测效果对比分析第42-45页
    2.4 本章小结第45-48页
第三章 昆虫酚氧化酶抑制剂定量预测研究第48-62页
    3.1 数据收集及预处理第48-49页
        3.1.1 数据的获得和整理第48页
        3.1.2 划分训练集和测试集第48-49页
    3.2 描述符计算与筛选第49-50页
        3.2.1 分子描述符的计算和选择第49页
        3.2.2 描述符的筛选第49-50页
    3.3 模型构建第50-53页
        3.3.1 采用多元线性回归的模型构建第50-51页
        3.3.2 采用支持向量机的模型构建及参数寻优第51-53页
    3.4 模型评价第53-55页
        3.4.1 模型评价指标计算与讨论第53-54页
        3.4.2 模型绘制散点图结果与讨论第54-55页
    3.5 模型对外部测试集的预测第55-61页
        3.5.1 外部测试集数据收集与讨论第56页
        3.5.2 预测结果与讨论第56-61页
    3.6 本章小结第61-62页
第四章 结论与建议第62-64页
    4.1 结论第62页
    4.2 建议第62-64页
参考文献第64-70页
致谢第70-72页
导师简介第72-74页
作者简介第74-75页
附件第75-76页

 
 
论文编号BS4001365,这篇论文共76
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