Главная » Просмотр файлов » Моделирование свойств химических соединений с использованием искусственных нейронных сетей и фрагментных дескрипторов

Моделирование свойств химических соединений с использованием искусственных нейронных сетей и фрагментных дескрипторов (1097754), страница 62

Файл №1097754 Моделирование свойств химических соединений с использованием искусственных нейронных сетей и фрагментных дескрипторов (Моделирование свойств химических соединений с использованием искусственных нейронных сетей и фрагментных дескрипторов) 62 страницаМоделирование свойств химических соединений с использованием искусственных нейронных сетей и фрагментных дескрипторов (1097754) страница 622019-03-13СтудИзба
Просмтор этого файла доступен только зарегистрированным пользователям. Но у нас супер быстрая регистрация: достаточно только электронной почты!

Текст из файла (страница 62)

// J.Chem. Phys. - 1996. - V. 105, № 8. - P. 3206-3210.370. Li L.-F.; Zhang Y.; You X.-Z. Molecular Topological Index and Its Application.4. Relationships with the Diamagnetic Susceptibilities of Alkyl-IVA Group Organometallic Halides. // J. Chem. Inf. Comput. Sci. - 2002. - V. 35, № 4. - P. 697700.371. Katritzky A.R.; Barczynski P.; Musumarra G.; Pisano D.; Szafran M. Aromaticity as a quantitative concept. 1. A statistical demonstration of the orthogonalityof classical and magnetic aromaticity in five- and six-membered heterocycles. // J.Am.

Chem. Soc. - 2002. - V. 111, № 1. - P. 7-15.372. Пожарский А.Ф. Теоретические основы химии гетероциклов. - Химия: М.- 1985. - 559 c.373. Weast R.C., CRC Handbook of Chemistry and Physics. 64 ed.; CRS Press:Boca Raton, Florida, 1983.348374. Abraham M.H.; McGowan J.C. The Use of Characteristic Volumes to MeasureCavity Terms in Reversed Phase Liquid Chromatography. // Chromatographia. 1987. - V. 23, № 4.

- P. 243-246.375. Сагдеев Е.В.; Барабанов В.П. Зависимость энтальпии парообразованияорганических соединений от температуры кипения. // Журн. физ. химии. 2004. - Т. 78, № 12. - С. 2119-2125.376. Toropov A.; Toropova A.; Ismailov T.; Bonchev D. 3D weighting of moleculardescriptors for QSPR/QSAR by the method of ideal symmetry (MIS). 1. Applicationto boiling points of alkanes. // J.

Mol. Struct. THEOCHEM. - 1998. - V. 424, № 3. P. 237-247.377. Ivanciuc O.; Ivanciuc T.; Klein D.J.; Seitz W.A.; Balaban A.T. Wiener indexextension by counting even/odd graph distances. // J. Chem. Inf. Comput. Sci. 2001. - V. 41, № 3. - P. 536-549.378. Chalk A.J.; Beck B.; Clark T. A Temperature-Dependent Quantum Mechanical/Neural Net Model for Vapor Pressure. // J. Chem. Inf. Comput. Sci. - 2001.

- V.41, № 4. - P. 1053-1059.379. Wei W.; Han J.; Wen X. Group Vector Space Method for Estimating Enthalpyof Vaporization of Organic Compounds at the Normal Boiling Point. // J. Chem. Inf.Comput. Sci. - 2004. - V. 44, № 4. - P. 1436-1439.380. Лебедев Ю.А.; Мирошнтченко Е.А. Термохимия парообразования органических веществ. - Наука: М. - 1981. - 215 c.381. Charlton M.H.; Docherty R.; Hutchings M.G. Quantitative structure–sublimation enthalpy relationship studied by neural networks, theoretical crystalpacking calculations and multilinear regression analysis.

// J. Chem. Soc., PerkinTrans. 2. - 1995. - № 11. - P. 2023 - 2030.382. Gavezzotti A. Molecular packing and other structural properties of crystallineoxohydrocarbons. // J. Phys. Chem. - 2002. - V. 95, № 22. - P. 8948-8955.383. Gavezzotti A. Statistical analysis of some structural properties of solid hydrocarbons. // J. Am. Chem. Soc. - 2002. - V. 111, № 5. - P. 1835-1843.384. Puri S.; Chickos J.S.; Welsh W.J. Three-Dimensional Quantitative StructureProperty Relationship (3D-QSPR) Models for Prediction of Thermodynamic Proper349ties of Polychlorinated Biphenyls (PCBs): Enthalpy of Sublimation.

// J. Chem. Inf.Comput. Sci. - 2002. - V. 42, № 1. - P. 109-116.385. Евланов С.Ф. Температура вспышки в открытом тигле и нижний температурный предел воспламенения жидкостей. // Журн. прикл. химии. - 1991. - Т.64, № 4. - С. 832-836.386. Tetteh J.; Suzuki T.; Metcalfe E.; Howells S. Quantitative Structure-PropertyRelationships for the Estimation of Boiling Point and Flash Point Using a Radial Basis Function Neural Network. // J. Chem. Inf. Comput. Sci.

- 1999. - V. 39, № 3. - P.491-507.387. Katritzky A.R.; Petrukhin R.; Jain R.; Karelson M. QSPR Analysis of FlashPoints. // J. Chem. Inf. Comput. Sci. - 2001. - V. 41, № 6. - P. 1521-1530.388. Timofei S.; Schmidt W.; Kurunczi L.; Simon Z. A review of QSAR for dye affinity for cellulose fibres. // Dyes and Pigments. - 2000.

- V. 47, № 1-2. - P. 5-16.389. Funar-Timofei S.; Schueuermann G. Comparative molecular field analysis(CoMFA) of anionic azo dye-fiber affinities I: Gas-phase molecular orbital descriptors. // J. Chem. Inf. Comput. Sci. - 2002. - V. 42, № 4. - P. 788-795.390. Schueuermann G.; Funar-Timofei S. Multilinear Regression and ComparativeMolecular Field Analysis (CoMFA) of Azo Dye-Fiber Affinities. 2.

Inclusion of Solution-Phase Molecular Orbital Descriptors. // J. Chem. Inf. Comput. Sci. - 2003. V. 43, № 5. - P. 1502-1512.391. Timofei S.; Fabian W.M.F. Comparative Molecular Field Analysis of Heterocyclic Monoazo Dyeв€’Fiber Affinities. // J.

Chem. Inf. Comput. Sci. - 1998. - V.38, № 6. - P. 1218-1222.392. Fabian W.M.F.; Timofei S. Comparative molecular field analysis (CoMFA) ofdye-fibre affinities. Part 2. Symmetrical bisazo dyes. // J. Mol. Struct.: THEOCHEM.- 1996. - V. 362, № 2. - P. 155-162.393. Fabian W.M.F.; Timofei S.; Kurunczi L. Comparative molecular field analysis(CoMFA), semiempirical (AM1) molecular orbital and multiconformational minimalsteric difference (MTD) calculations of anthraquinone dye-fibre affinities. // J. Mol.Struct.: THEOCHEM. - 1995. - V. 340, № 1-3.

- P. 73-81.350394. Polanski J.; Gieleciak R.; Wyszomirski M. Comparative molecular surfaceanalysis (CoMSA) for modeling dye-fiber affinities of the azo and anthraquinonedyes. // J. Chem. Inf. Comput. Sci. - 2003. - V. 43, № 6. - P. 1754-1762.395. Bosque R.; Sales J. A QSPR Study of the31P NMR Chemical Shifts ofPhosphines.

// J. Chem. Inf. Comput. Sci. - 2001. - V. 41, № 1. - P. 225-232.396. Hannongbua S.; Nivesanond K.; Lawtrakul L.; Pungpo P.; Wolschann P. 3DQuantitative Structure-Activity Relationships of HEPT Derivatives as HIV-1 ReverseTranscriptase Inhibitors, Based on Ab Initio Calculations.

// J. Chem. Inf. Comput.Sci. - 2001. - V. 41, № 3. - P. 848-855.397. Пальм В.А. Таблицы констант скорости и равновесия гетеролитическихорганических реакций. - ВИНИТИ: M. - 1975. - Т. 1(2). - 299 c.398. Halberstam N.M.; Baskin I.I.; Palyulin V.A.; Zefirov N.S. Quantitative structure-conditions-property relationship studies. Neural network modelling of the acidhydrolysis of esters.

// Mendeleev Communications. - 2002. - № 5. - P. 185-186.399. Ингольд К. Теоретические основы органической химии. - Мир: М. 1973. - 1055 c.400. Жохова Н.И.; Бобков Е.В.; Баскин И.И.; Палюлин В.А.; Зефиров А.Н.; Зефиров Н.С. Расчет стабильности комплексов органических соединений с βциклодекстрином с помощью метода QSPR. // Вестн. Моск. ун-та. Сер. 2. Химия. - 2007. - Т. 48, № 5. - С. 329-332.401. Varnek A.; Kireeva N.; Tetko I.V.; Baskin I.I.; Solov'ev V.P.

Exhaustive QSPRstudies of a large diverse set of ionic liquids: How accurately can we predict meltingpoints? // J. Chem. Inf. Model. - 2007. - V. 47, № 3. - P. 1111-1122.402. van Krevelen D.V. Properties of Polymers. Second ed. - Elsevier: Amsterdam.- 1976. - 264 p.403. Аскадский А.А.; Матвеев Ю.И. Химическое строение и физические свойства полимеров. - Химия: М. - 1983. - 248 с.404. Bicerano J. Prediction of polymer properties. Second ed.- Marcel Dekker, Inc.:New York. - 1996. - 528 p.405. Баскин И.И.; Бузников Г.А.; Кабанкин А.С.; Ландау М.А.; Лексина Л.А.;Ордуханян А.А.; Палюлин В.А.; Зефиров Н.С. Компьютерное изучение зависи351мости между эмбриотоксичностью и структурами синтетических аналогов биогенных аминов.

// Изв. РАН. Сер. биол. - 1997. - Т. № 4. - С. 407-413.406. Баскин И.И.; Палюлин В.А.; Зефиров Н.С. Вычислительные нейронныесети как альтернатива линейному регрессионному анализу при изучении количественных соотношений "структура-свойство" на примере физико-химическихсвойств углеводородов. // Докл. РАН.

- 1993. - Т. 332, № 6. - С. 713-716.407. Selected Values of Physical and Thermodynamic Properties of Hydrocarbonsand Related Compounds. - Carnegie Press: Pittsburgh. - 1953.408. Balaban A.T.; Kier L.B.; Joshi N. Structure-property analysis of octane numbers for hydrocarbons (alkanes, cycloalkanes, alkenes). // MATCH. - 1992. - V. 28.- С. 13-27.409.

Needham D.E.; Wei I.C.; Seybold P.G. Molecular modeling of the physicalproperties of alkanes. // J. Am. Chem. Soc. - 1988. - V. 110, № 13. - P. 4186-4194.410. Ivanciuc O.; Ivanciuc T.; Filip P.A.; Cabrol-Bass D. Estimation of the liquidviscosity of organic compounds with a quantitative structure-property model.

// J.Chem. Inf. Comput. Sci. - 1999. - V. 39, № 3. - P. 515-524.411. Вапник В.Е.; Червоненкис А.Я. Теория распознавания образов. - Наука:М. - 1979. - 237 c.412. Rissanen J. A universal prior for the integers and estimation by minimum description length. // Annals of Statistics. - 1983. - V. 11, № 2.

- P. 416–431.413. Rissanen J. Universal coding, information, prediction, and estimation. // IEEETrans. Inf. Theory. - 1984. - V. 30 - P. 629–636.414. Katritzky A.R.; Chen K.; Wang Y.L.; Karelson M.; Lucic B.; Trinajstic N.; Suzuki T.; Schuurmann G. Prediction of Liquid Viscosity for Organic Compounds by aQuantitative Structure-Property Relationship. // J. Phys. Org.

Chem. - 2000. - V. 13,№ 1. - P. 80-86.415. Flukalog Database, Fluka Chemie AG: 1995.416. Katritzky A.R.; Maran U.; Lobanov V.S.; Karelson M. Structurally DiverseQuantitative Structure-Property Relationship Correlations of Technologically Relevant Physical Properties. // J. Chem. Inf. Comput. Sci. - 2000. - V. 40, № 1. - P. 118.352417. Goll E.S.; Jurs P.C. Prediction of Vapor Pressures of Hydrocarbons and Halohydrocarbons from Molecular Structure with a Computational Neural NetworkModel. // J. Chem.

Inf. Comput. Sci. - 1999. - V. 39, № 6. - P. 1081-1089.418. Hall L.H.; Story C.T. Boiling Point and Critical Temperature of a Heterogeneous Data Set: QSAR with Atom Type Electrotopological State Indices Using Artificial Neural Networks. // J. Chem. Inf. Comput. Sci. - 1996. - V. 36, № 5. - P. 10041014.419.

Egolf L.M.; Jurs P.C. Prediction of boiling points of organic heterocyclic compounds using regression and neural network techniques. // J. Chem. Inf. Comput. Sci.- 1993. - V. 33, № 4. - P. 616-625.420. Egolf L.M.; Wessel M.D.; Jurs P.C. Prediction of boiling points and criticaltemperatures of industrially important organic compounds from molecular structure.// J. Chem. Inf. Comput.

Характеристики

Список файлов диссертации

Свежие статьи
Популярно сейчас
Как Вы думаете, сколько людей до Вас делали точно такое же задание? 99% студентов выполняют точно такие же задания, как и их предшественники год назад. Найдите нужный учебный материал на СтудИзбе!
Ответы на популярные вопросы
Да! Наши авторы собирают и выкладывают те работы, которые сдаются в Вашем учебном заведении ежегодно и уже проверены преподавателями.
Да! У нас любой человек может выложить любую учебную работу и зарабатывать на её продажах! Но каждый учебный материал публикуется только после тщательной проверки администрацией.
Вернём деньги! А если быть более точными, то автору даётся немного времени на исправление, а если не исправит или выйдет время, то вернём деньги в полном объёме!
Да! На равне с готовыми студенческими работами у нас продаются услуги. Цены на услуги видны сразу, то есть Вам нужно только указать параметры и сразу можно оплачивать.
Отзывы студентов
Ставлю 10/10
Все нравится, очень удобный сайт, помогает в учебе. Кроме этого, можно заработать самому, выставляя готовые учебные материалы на продажу здесь. Рейтинги и отзывы на преподавателей очень помогают сориентироваться в начале нового семестра. Спасибо за такую функцию. Ставлю максимальную оценку.
Лучшая платформа для успешной сдачи сессии
Познакомился со СтудИзбой благодаря своему другу, очень нравится интерфейс, количество доступных файлов, цена, в общем, все прекрасно. Даже сам продаю какие-то свои работы.
Студизба ван лав ❤
Очень офигенный сайт для студентов. Много полезных учебных материалов. Пользуюсь студизбой с октября 2021 года. Серьёзных нареканий нет. Хотелось бы, что бы ввели подписочную модель и сделали материалы дешевле 300 рублей в рамках подписки бесплатными.
Отличный сайт
Лично меня всё устраивает - и покупка, и продажа; и цены, и возможность предпросмотра куска файла, и обилие бесплатных файлов (в подборках по авторам, читай, ВУЗам и факультетам). Есть определённые баги, но всё решаемо, да и администраторы реагируют в течение суток.
Маленький отзыв о большом помощнике!
Студизба спасает в те моменты, когда сроки горят, а работ накопилось достаточно. Довольно удобный сайт с простой навигацией и огромным количеством материалов.
Студ. Изба как крупнейший сборник работ для студентов
Тут дофига бывает всего полезного. Печально, что бывают предметы по которым даже одного бесплатного решения нет, но это скорее вопрос к студентам. В остальном всё здорово.
Спасательный островок
Если уже не успеваешь разобраться или застрял на каком-то задание поможет тебе быстро и недорого решить твою проблему.
Всё и так отлично
Всё очень удобно. Особенно круто, что есть система бонусов и можно выводить остатки денег. Очень много качественных бесплатных файлов.
Отзыв о системе "Студизба"
Отличная платформа для распространения работ, востребованных студентами. Хорошо налаженная и качественная работа сайта, огромная база заданий и аудитория.
Отличный помощник
Отличный сайт с кучей полезных файлов, позволяющий найти много методичек / учебников / отзывов о вузах и преподователях.
Отлично помогает студентам в любой момент для решения трудных и незамедлительных задач
Хотелось бы больше конкретной информации о преподавателях. А так в принципе хороший сайт, всегда им пользуюсь и ни разу не было желания прекратить. Хороший сайт для помощи студентам, удобный и приятный интерфейс. Из недостатков можно выделить только отсутствия небольшого количества файлов.
Спасибо за шикарный сайт
Великолепный сайт на котором студент за не большие деньги может найти помощь с дз, проектами курсовыми, лабораторными, а также узнать отзывы на преподавателей и бесплатно скачать пособия.
Популярные преподаватели
Добавляйте материалы
и зарабатывайте!
Продажи идут автоматически
6430
Авторов
на СтудИзбе
307
Средний доход
с одного платного файла
Обучение Подробнее