【摘 要】
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计算化学是在理论化学方法和实验数据的基础上分析分子本身或分子间相互作用、预测分子的物性或生物活性的计算机化的技术.计算化学的基本问题是利用计算机模拟分子的化学结
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计算化学是在理论化学方法和实验数据的基础上分析分子本身或分子间相互作用、预测分子的物性或生物活性的计算机化的技术.计算化学的基本问题是利用计算机模拟分子的化学结构和性质,即分子模拟(Molecular Modeling).该论文选择了对物理化学、医药和橡胶工业有实际意义的三个课题,利用计算化学进行研究,得到如下结果:1采用支持向量回归算法(SVR)研究了70个卤代烃在水溶液中的无限稀释活度系数y∞与结构参数的关系,用留-法作交叉验证,并与多元线性回归(MLR)和BP神经网络的计算结果进行了比较.结果表明,这三种方法中,SVM建立的模型预测能力最强.2采用多元线性回归、神经网络、SVR等算法对94个羟吲哚类CDK抑制剂作了2D-QSAR研究;利用比较分子力场分析方法(CoMFA)和比较分子相似性指数分析方法(CoMSIA)对该系列化合物进行了3D-QSAR研究,建立了相应的3D-QSAR模型.研究表明:由立体场、静电场、疏水场构成的CoMSIA模型,在步长为1.5A、a为0.5时最为理想(q<2>=0.624,r<2>=0.994,F=816.285),对测试集进行活性预测,结果表明,预测值与实验值基本符合.3D-QSAR的研究为活性分子的进一步修饰和改造提供了信息.3采用BP神经网络建立了橡胶配方中4种填料对丁苯橡胶(SBR)胶料7项性能影响的模型,由此计算的结果与试验值的偏差很小,为配方优化提供了具有实用价值的数学模型.
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