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基于启发式方法和支持向量机方法预测α环糊精—苯衍生物包结物稳定常数
QSPR models for the prediction of association constants for the inclusion complexation ofα-cyclodextrins of benzene based on the heuristic method and support vector machine
文献类型:期刊文章
机构地区:[1]青岛大学 计算科学与工程技术研究中心,山东青岛266071 [2]兰州大学 化学化工学院,甘肃兰州730000
基 金:国家自然科学基金(20275014);青岛大学引进人才基金资助项目.
年 份:2007
卷 号:43
期 号:3
起止页码:81-85
语 种:中文
收录情况:AJ、BDHX、BDHX2004、CAS、CSCD、CSCD2011_2012、JST、MR、RCCSE、RSC、SCOPUS、WOS、ZGKJHX、ZMATH、ZR、核心刊
摘 要:建立了基于启发式方法和支持向量机方法的定量结构性质关系(QSPR)模型,用于预测α-环糊精与单取代或1,4-二取代苯衍生物结合后包结物的稳定常数.通过计算得到6个参数:分子重量、β-极化度、相对阳性电荷、相对阳性电荷表面积、DPSA3和分子轨道最大成键贡献,用于启发式方法和支持向量机方法建立QSPR模型,其相关系数分别是0.94和0.98,LOO交互检验的相关系数分别为0.92和0.95.因此,用支持向量机方法建立的模型要优于启发式方法,其预测能力更强、模型的稳定性更好.
关 键 词:定量结构性质关系 Α-环糊精 启发式方法 支持向量机
分 类 号:TP389.1]
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