神经网络对饱和酯气相色谱保留值的预测 (2009年)

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文件名称：神经网络对饱和酯气相色谱保留值的预测 (2009年)

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更新时间：2024-06-04 21:10:00

自然科学 论文

用4个量子化学描述符、5个拓扑指数共9个描述符作为神经网络的输入,用这些结构描述符和7种不同固定相上的53种饱和酯的色谱保留值建立了神经网络模型,预测准确度高,因而是一种较好的预测气相色谱保留值的方法.