2023年全國(guó)碩士研究生考試考研英語(yǔ)一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁(yè)
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1、蘭州大學(xué)博士學(xué)位論文QSAR研究在生命分析化學(xué)和環(huán)境化學(xué)中的應(yīng)用姓名:趙春燕申請(qǐng)學(xué)位級(jí)別:博士專(zhuān)業(yè):化學(xué)分析化學(xué)指導(dǎo)教師:劉滿(mǎn)倉(cāng)張海霞20060501摘要的優(yōu)劣,還gl入了多元線(xiàn)性回歸方法(MLR)和徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò)(RBFNN)方法建立預(yù)測(cè)模型。SVM、MLR和RBFNN模型黠溺試集預(yù)測(cè)的RMS誤差分別是:096、166和136??梢钥闯?,SVM模型的預(yù)測(cè)結(jié)果較好。4應(yīng)用多元線(xiàn)性回歸和支持向量橇方法分別建立了線(xiàn)性和非線(xiàn)性模型,預(yù)測(cè)了10

2、5個(gè)蛋自質(zhì)與配體的結(jié)合親合力。MLR和SVM模型對(duì)溺試集預(yù)測(cè)的RMS誤差分別為157和o79,SVM模型的預(yù)濺結(jié)果更為準(zhǔn)確。5應(yīng)用支持向爨帆方法對(duì)娶幼兒厭食癱遴行輔助診斷。我們使用了六種在人體內(nèi)普遍存在豹微量元素:Ga,F(xiàn)e,Zn,Mg,Mn和cu的含量以及年齡和性別,使用偏最d乘法(PLS),誤差反傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(BPNN)以及支持向爨機(jī)(SVM)三種方法建立了對(duì)小兒獲食癥的預(yù)測(cè)模型,SVM模型最為成功。通過(guò)這個(gè)工作可以找到與dJL厭食瘥

3、最為相關(guān)的因素。論文第三章介紹TQSAR方法和sVM算法在琢境科學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用。隨著工農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的發(fā)疑,大蹙化學(xué)品被蓑放到環(huán)境中,愿大多數(shù)純學(xué)品都對(duì)人和莫它生物有直接或港在的毒性危害。受時(shí)閥和資金的限制,人們不可能對(duì)眾多化學(xué)品進(jìn)行一一測(cè)定,正是由于對(duì)這些化合物物理化學(xué)慳蔟的直接測(cè)試滿(mǎn)足不了客觀發(fā)疑上的需要,所以近年來(lái)人竹】進(jìn)行了大量的QSAR研究。用這種模型去預(yù)測(cè)已投放及未投敖市場(chǎng)的化臺(tái)物的毒性,或者根據(jù)化合物較易測(cè)量或計(jì)算的理化參數(shù)對(duì)其毒

4、性進(jìn)行量化估箕,為風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)提供科學(xué)依據(jù)。目前,QSAR]i爨究已經(jīng)在環(huán)境化學(xué)領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。第三章中包含的工作主要涉/及QSAR在環(huán)境化學(xué)中的應(yīng)用,其中包括:1內(nèi)分泌干擾物與雄性激素受體結(jié)合的QSAR研究。我們使用MLR、RBFNN和SVM方法分嗣建立了146個(gè)內(nèi)分泌干撬物與雄性激索受體AR結(jié)合親合力的定量預(yù)測(cè)模型,它們對(duì)測(cè)試集預(yù)測(cè)的RMS誤麓分別為0。96、t03和O59。通過(guò)三種預(yù)測(cè)模型之間的斃較,證明非線(xiàn)性的SVM模型有毀好

5、的預(yù)測(cè)能力。2支持向璧豐幾方法用予預(yù)測(cè)有機(jī)物對(duì)水生生物的毒性。以有機(jī)物對(duì)發(fā)光蘸的半數(shù)發(fā)光獼制濃度log(1lEC,。)為對(duì)象,使用HM、RBFNN郝SVM方法分剎建立了QsAR模型用以評(píng)價(jià)76個(gè)鴦祝物難水生生物的毒性。三秭模型對(duì)測(cè)試榘預(yù)測(cè)的RMS誤差分別是075、O51和O35,可以看出,SVM模型是最為成功的,這涯明了SVM方法在預(yù)測(cè)化合物毒性芎亍為方面的能力。3QSAR方法用于研究多溴聯(lián)苯醚(PBDE)豹毒性、蒸氣壓和正辛靜/空氣l

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