声明
第一部分绪论
§1主成分分析(PCA)
1.1数学原理与几何解释
1.2主成分的推导
1.3主成分分析的应用
§2人工神经网络
2.1人工神经网络的发展
2.2反向传播BP网络
2.3人工神经网络的应用
§3聚类分析
3.1聚类分析的原理
3.2系统聚类法
3.3聚类分析的应用
参考文献
第二部分金属类配合物与DNA相互作用的预测性研究
一、引言
二、数据和方法
2.1数据
2.2方法
三、结果和讨论
3.1影响目标分子与DNA相互作用参数的选择
3.2多元线性回归和人工神经网络预测键合常数
四、结论
参考文献
第三部分抗生类化合物与DNA相互作用的化学计量学研究
一、引言
二、方法和数据
2.1数据
2.2参数的选择
三、结果与讨论
3.1影响DNA与抗生素相互作用的参数(因素)的选择
3.2影响因素的分析
3.3多元线性回归(MLR)和人工神经网络(ANN)
四、结论
参考文献
第四部分模型对于杂环类分子与DNA相互作用常数的预测
一、引言
二、数据
三、结果和讨论
3.1影响相互作用因素的分析
3.2影响因素的分析
3.3多元线性回归(MLR)模型对于作用常数的预测
参考文献
硕士期间发表的论文
致谢
西北师范大学;