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预测硫醚Kovátts保留指数的分子结构指数模型
被引量:
6
1
作者
堵锡华
《深圳大学学报(理工版)》
EI
CAS
北大核心
2005年第1期70-75,共6页
根据分子中原子的特性和连接性,定义原子特征值Yi.由Yi建构分子结构指数mP,研究硫醚在不同极性固定相上的气相色谱保留指数与结构的相关性,建立相应的定量模型,并预测硫醚在4种极性固定相的Kov偄ts保留指数.各样本总体所建模型的相关系...
根据分子中原子的特性和连接性,定义原子特征值Yi.由Yi建构分子结构指数mP,研究硫醚在不同极性固定相上的气相色谱保留指数与结构的相关性,建立相应的定量模型,并预测硫醚在4种极性固定相的Kov偄ts保留指数.各样本总体所建模型的相关系数均在0 97以上,这些模型较好的解释了硫醚化合物Kov偄ts保留指数的递变规律.对醚保留指数的计算结果表明,计算值与实验值较吻合,平均误差为1 80%.
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关键词
定量
结构
-保留相关性
Kováts保留
指数
分子结构指数
硫醚
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职称材料
结构指数预测古井贡酒风味成分的色谱保留指数
被引量:
2
2
作者
堵锡华
周俊
+3 位作者
李靖
陈艳
冯惠
田林
《中国酿造》
CAS
北大核心
2017年第11期122-129,共8页
为建立古井贡酒风味成分保留指数的定量结构-保留相关性(QSRR)模型,计算了古井贡酒风味成分的分子连接性指数、分子形状指数、电性拓扑状态指数和电性距离矢量,优化筛选了分子连接性指数的0X、1X、3X和5Xc,分子形状指数的K1、K2和K3,电...
为建立古井贡酒风味成分保留指数的定量结构-保留相关性(QSRR)模型,计算了古井贡酒风味成分的分子连接性指数、分子形状指数、电性拓扑状态指数和电性距离矢量,优化筛选了分子连接性指数的0X、1X、3X和5Xc,分子形状指数的K1、K2和K3,电性拓扑状态指数的E1和电性距离矢量的m1,将这9种指数与古井贡酒风味成分的色谱保留指数进行回归分析,以这9种分子结构指数作为反向传播(BP)神经网络的输入参数,保留指数作为输出参数,采用9∶13∶1的网络结构,构建了BP神经网络预测模型,总的相关系数rt为0.996 6,计算的预测值与文献值较为吻合,平均相对误差为1.88%。结果表明,模型具有良好的预测保留指数的能力,从构建的模型可知,甲基等取代基数量及所处位置是影响古井贡酒风味成分色谱保留指数大小的主要因素。
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关键词
色谱保留
指数
分子结构指数
古井贡酒
风味成分
定量
结构
-保留相关性
BP神经网络
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职称材料
题名
预测硫醚Kovátts保留指数的分子结构指数模型
被引量:
6
1
作者
堵锡华
机构
徐州教育学院统计化学研究室
出处
《深圳大学学报(理工版)》
EI
CAS
北大核心
2005年第1期70-75,共6页
基金
江苏省高校自然科学基金资助项目(02KJB150008)
文摘
根据分子中原子的特性和连接性,定义原子特征值Yi.由Yi建构分子结构指数mP,研究硫醚在不同极性固定相上的气相色谱保留指数与结构的相关性,建立相应的定量模型,并预测硫醚在4种极性固定相的Kov偄ts保留指数.各样本总体所建模型的相关系数均在0 97以上,这些模型较好的解释了硫醚化合物Kov偄ts保留指数的递变规律.对醚保留指数的计算结果表明,计算值与实验值较吻合,平均误差为1 80%.
关键词
定量
结构
-保留相关性
Kováts保留
指数
分子结构指数
硫醚
Keywords
quantitative structure-retention relationships
Kováts retention index
molecular structure index
sulfide
分类号
O6-051 [理学—化学]
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职称材料
题名
结构指数预测古井贡酒风味成分的色谱保留指数
被引量:
2
2
作者
堵锡华
周俊
李靖
陈艳
冯惠
田林
机构
徐州工程学院化学化工学院
出处
《中国酿造》
CAS
北大核心
2017年第11期122-129,共8页
基金
国家自然科学基金(No.21472071)
江苏省自然科学基金(BK20171168)
徐州市科技创新项目(KC16SG246)资助
文摘
为建立古井贡酒风味成分保留指数的定量结构-保留相关性(QSRR)模型,计算了古井贡酒风味成分的分子连接性指数、分子形状指数、电性拓扑状态指数和电性距离矢量,优化筛选了分子连接性指数的0X、1X、3X和5Xc,分子形状指数的K1、K2和K3,电性拓扑状态指数的E1和电性距离矢量的m1,将这9种指数与古井贡酒风味成分的色谱保留指数进行回归分析,以这9种分子结构指数作为反向传播(BP)神经网络的输入参数,保留指数作为输出参数,采用9∶13∶1的网络结构,构建了BP神经网络预测模型,总的相关系数rt为0.996 6,计算的预测值与文献值较为吻合,平均相对误差为1.88%。结果表明,模型具有良好的预测保留指数的能力,从构建的模型可知,甲基等取代基数量及所处位置是影响古井贡酒风味成分色谱保留指数大小的主要因素。
关键词
色谱保留
指数
分子结构指数
古井贡酒
风味成分
定量
结构
-保留相关性
BP神经网络
Keywords
chromatographic retention index
molecular structure index
Gujinggong Baijiu
flavor components
quantitative structure-retention relationship
BP neural network
分类号
TS262 [轻工技术与工程—发酵工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
预测硫醚Kovátts保留指数的分子结构指数模型
堵锡华
《深圳大学学报(理工版)》
EI
CAS
北大核心
2005
6
在线阅读
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职称材料
2
结构指数预测古井贡酒风味成分的色谱保留指数
堵锡华
周俊
李靖
陈艳
冯惠
田林
《中国酿造》
CAS
北大核心
2017
2
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职称材料
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