-
题名神经网络法预测迷迭香叶挥发成分的保留指数研究
- 1
-
-
作者
石春玲
周俊
葛奉娟
何昌春
张天舒
堵锡华
-
机构
徐州工程学院材料与化学工程学院
-
出处
《徐州工程学院学报(自然科学版)》
2025年第1期79-86,共8页
-
基金
江苏省产学研合作项目(BY2022752)
徐州市科技计划青年科技人才项目(KC21022)。
-
文摘
构建迷迭香叶挥发性成分保留指数定量结构-保留关系神经网络模型,快速预测其保留指数.在分子拓扑结构基础上,定义了一种新颖的分子结构指数,该指数对分子具有严格区分作用;并使用MATLAB软件计算了迷迭香叶挥发成分的连接性指数(^(m)X).将自定义的分子结构特征指数与连接性指数结合,与迷迭香叶挥发性成分的保留指数进行相关性分析,筛选了包含自定义的分子结构特征指数0C、1C和分子连接性指数中的^(0)X、^(1)X、^(2)X、^(4)X、^(5)X、^(4)X_(pc)共8种指数,将其作为神经网络的输入层变量,保留指数作为输出层变量,采用8-5-1网络结构,构建了神经网络模型.该模型总的相关系数为0.9942,根据该模型计算得到的保留指数预测值与文献实验值的平均相对误差为1.81%.迷迭香叶中挥发性成分的保留指数与新定义的分子结构特征指数、分子连接性指数有良好的非线性关系,—C—、—C、—C<、—O—、—OH或O等基团片段是影响迷迭香挥发性成分保留指数大小的主要因素.
-
关键词
迷迭香叶
分子结构特征指数
挥发性成分
保留指数
神经网络
-
Keywords
Rosmarinus of ficinalis L.leaf
volatile components
retention index
molecular structure
neural network
-
分类号
O657
[理学—分析化学]
TS207.3
[轻工技术与工程—食品科学]
-
