离子液体(Ionic Liquids,ILs)是一种具有离子特性的新型溶剂。与传统溶剂相比，离子液体有着很多优点，尤其是有着“可设计性”。即在一定范围内，离子液体可以通过改变阴离子、阳离子及其配体的结构来改变其部分物理化学性质。因此，离子液体特有的这种性质引起了人们广泛的关注。而离子液体的种类很多，数目庞大，不断用尝试法寻找新离子液体会带来很大困难。基于物质的性质与其结构紧密相关的原理，人们尝试通过建立定量结构与物性相关(QSPR)模型来预测离子液体的性质，这样可以避免在制备和研究离子液体过程中的过分盲目性。本学位论文重点研究了部分离子液体熔点、黏度和毒性三种性质的QSPR模型。其中，熔点和黏度主要涉及咪唑类离子液体，毒性主要涉及咪唑类、吡啶类和季铵盐类离子液体。1、综合运用ChemDraw Ultra8.0软件、Chem3D Ultra8.0软件、HyperChem7.0软件和Dragon软件，分别计算了41种咪唑类离子液体与熔点相关的186种描述符；20种咪唑类离子液体与黏度相关的172种描述符；21种咪唑类，吡啶类和季铵类阳离子与毒性相关的171种描述符。通过变量筛选得到：影响熔点的主要参数为：xt、DipoleLength、xy、Total Connectivity四个参数，其中，xy是部分3D-Morse参数的线性组合，xt是信息指数的组合；影响黏度的主要参数为：Mor04v和Mor17v两个3D-Morse参数；影响毒性的主要参数为：Mor13e，Mor07m，Mor26m和Mor15p四个3D-Morse参数。2、通过多元逐步回归、BP人工神经网络及支持向量机三种不同的QSPR建模方法，对熔点，黏度和毒性与其影响参数建立它们之间定量结构与物质性质相关模型(QSPR)，共建立9个3D-QSPR模型。通过R值、F检验、T检验、膨胀因子VIF等对模型进行了内部检验，通过残差图、独立检测集和LOO法对模型进行了外部检验，结果表明所建立的模型稳定可靠。3、通过多元逐步回归、BP人工神经网络及支持向量机三种不同的方法建立了离子液体熔点、黏度和毒性三种性质的QSPR模型，得出了影响部分离子液体熔点、黏度和毒性三种性质的关键因素。这些QSPR模型的建立，对离子液体的合成和性质研究具有一定的理论意义和实用价值，而且三种模型预测的准确性都是人工神经网络最优，这对于离子液体定量结构性质相关研究的智能化也是有其实际意义的。