王睿
- 作品数：26 被引量：75H指数：6
- 供职机构：南京工业大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家教育部博士点基金江苏省自然科学基金更多>>
- 相关领域：化学工程环境科学与工程理学石油与天然气工程更多>>
- 硝基含能材料撞击感度的预测研究进展被引量：5
- 2010年
- 简要回顾了国内外硝基含能材料撞击感度预测研究的发展状况,介绍了硝基含能材料撞击感度的预测方法,并对各类方法的优缺点以及适用性作了分析和讨论。着重对定量结构-性质相关性研究(QSPR)在撞击感度预测领域的应用与发展作了介绍,对样本集设计、描述符的筛选以及建模方法的选择作了分析与探讨。展望了含能材料撞击感度的预测研究的前景与发展方向。
- 王睿蒋军成潘勇
- 关键词：撞击感度
- 电性拓扑态指数预测硝基类含能材料撞击感度被引量：6
- 2008年
- 应用电性拓扑态(E-state)指数模拟分析了硝基类含能化合物的撞击感度,采用逐步回归构建了5个变量的定量结构-性质相关模型,模型的相关系数和标准偏差分别为0.907和0.1713,交叉验证相关系数及均方根误差分别为0.941和0.1869,模型具有较高的可靠性、相关度和预测能力。模型分析表明,电性拓扑态指数与硝基类化合物的撞击感度有较好的相关性,原子的电性状态是影响撞击感度的重要因素。
- 王睿蒋军成潘勇曹洪印
- 关键词：硝基化合物撞击感度
- 基于支持向量机方法的烃类物质自燃点预测被引量：10
- 2009年
- 基于定量结构-性质相关性(QSPR)原理,研究了烃类物质自燃点与其分子结构间的内在定量关系;采用新近提出的支持向量机方法对90种烃类物质的自燃点进行了研究,建立了根据分子结构预测烃类物质自燃点的数学模型;分别采用内部验证及外部验证的方式对模型性能进行了验证。结果表明,自燃点预测值与实验值符合良好,平均绝对误差为21.0℃,均方根误差为27.21,优于多元线性回归和人工神经网络方法所得结果。本方法的提出为工程上提供了一种预测烃类物质自燃点的新的有效方法。
- 潘勇蒋军成曹洪印王睿
- 关键词：支持向量机烃类
- 基于定量结构-性质相关性的烃类物质爆炸下限预测被引量：5
- 2010年
- 基于定量结构-性质相关性(quantitative structure-property relationship,QSPR)原理,研究了烃类物质爆炸下限与其分子结构间的内在定量关系。根据分子结构计算用于反映分子各种结构信息的结构参数,应用遗传算法从大量结构参数中优化筛选出与爆炸下限最密切相关的一组结构参数作为分子描述符,分别采用支持向量机方法和多元线性回归方法对分子描述符数据与爆炸下限数据之间的内在定量关系进行模拟,建立了根据分子结构预测烃类物质爆炸下限的数学模型。对模型性能进行内部及外部验证,结果表明,2种模型爆炸下限的预测值与实验值均符合良好,在实验误差允许范围之内。支持向量机模型预测体积分数平均绝对误差为0.036%,均方根误差为0.046%,优于多元线性回归和已有方法所得结果。该方法的提出为工程上提供了一种预测烃类物质爆炸下限的新方法。
- 潘勇蒋军成王睿
- QSPR方法预测硝胺化合物撞击感度被引量：2
- 2009年
- 基于定量结构-性质相关性(QSPR)原理,研究了硝胺化合物撞击感度与其分子结构间的内在定量关系。根据分子结构计算用于反映分子结构信息的35个结构参数;应用遗传算法筛选出与撞击感度密切相关的5个参数作为分子描述符;采用多元线性回归方法对分子描述符与撞击感度之间的内在定量关系进行模拟,建立了根据分子结构预测硝胺化合物撞击感度的数学模型。分别采用内部验证及外部验证的方式对模型性能进行了验证。结果表明,模型具有较高的稳定性、预测能力及泛化性能。该方法的提出为工程上预测硝胺化合物撞击感度提供了一种新途径。
- 王睿蒋军成潘勇曹洪印崔毅
- 关键词：撞击感度遗传算法
- 羧酸及其衍生物急性毒性的QSAR研究被引量：11
- 2010年
- 基于定量结构-活性相关性(QSAR)原理,研究了27种羧酸及其衍生化合物结构与其急性毒性LC50之间的内在定量关系。应用遗传算法从大量结构参数中优化筛选出与LC50最为密切相关的五个参数作为分子描述符,得出影响羧酸及其衍生物急性毒性的主要结构特征为分子的大小及其空间效应等。分别采用支持向量机(SVM)方法和多元线性回归(MLR)方法建立了相应的QSAR预测模型,并对所建模型分别进行了内部验证和外部验证。结果表明,两种模型均具有较高的稳定性、预测能力及泛化性能。其中,支持向量机模型对训练集和预测集样本的预测平均绝对误差分别为0.149和0.211,优于多元线性回归方法所得结果。
- 崔毅蒋军成潘勇曹洪印王睿
- 关键词：定量结构-活性相关遗传算法支持向量机LC50
- 基于支持向量机的脂肪族化合物急性毒性的QSAR研究被引量：3
- 2009年
- 基于定量结构-活性相关性(QSAR)原理,研究了106种脂肪族化合物结构与其急性毒性LC_(50)(半数致死浓度)之间的内在定量关系。应用遗传算法从大量结构参数中优化筛选出与LC_(50)最为密切相关的4个参数作为分子描述符,分别采用支持向量机(SVM)方法和多元线性回归(MLR)方法建立了相应的QSAR预测模型。分别采用内部验证及外部验证的方式对所建模型性能进行了验证。研究表明,2种模型均具有较高的稳定性、预测能力及泛化性能。其中支持向量机模型对训练集和预测集样本的预测平均绝对误差分别为0.336和0.364,优于多元线性回归方法所得结果。
- 崔毅蒋军成潘勇曹洪印王睿
- 关键词：定量结构-活性相关脂肪族化合物LC50支持向量机
- 基于遗传算法的有机化合物燃爆特性预测方法
- 一种基于遗传算法的有机化合物燃爆特性预测方法，它基于有机物的各种燃爆特性由其分子结构决定，而分子结构可以用反映分子结构特征的各种参数来描述，即有机物的燃爆特性可以用化学结构参数的函数来表示。本发明首先根据有机物分子结构，...
- 蒋军成潘勇王睿曹洪印
- 文献传递
- 应用定量结构-性质相关性研究预测液态烃燃烧热被引量：1
- 2009年
- 分别以基于Xu指数的原子类型AI指数和电性拓扑状态指数作为分子结构描述符表征80个液态烃的分子结构特征,并分别结合人工神经网络和多元线性回归方法,对这80个液态烃的燃烧热进行定量结构-性质相关性建模和预测研究.结果表明,基于Xu指数的原子类型AI指数能更好地表征液态烃物质的分子结构特征,且液态烃燃烧热与分子结构间的线性关系要强于非线性关系.所建立的最佳预测模型为基于Xu指数的原子类型AI指数多元线性回归模型,其模型复相关系数为0.999,对测试集的平均预测相对误差为0.637%,模型预测值与实验值具有较好的一致性.
- 曹洪印蒋军成潘勇王睿
- 关键词：定量结构-性质相关性液态烃燃烧热
- 基于电性拓扑态指数的液态烃类燃烧热预测被引量：1
- 2008年
- 以原子类型电性拓扑状态指数(ETSI)有效表征122个液态烃类物质的分子结构,并分别应用人工神经网络和多元线性回归方法,对这122种液态烃类物质的燃烧热进行关联和预测研究,建立应用电性拓扑状态指数预测烃类物质燃烧热的定量结构—性质相关性(QSPR)研究模型。应用人工神经网络和多元线性回归方法对训练集样本的预测平均相对误差分别为1.17%和0.95%,对测试集20种烃类物质的预测平均相对误差分别为1.49%和1.05%。实验结果表明,无论采用人工神经网络法还是多元线性回归法,燃烧热预测值与实验值一致性均令人满意。可见应用电性拓扑态指数法预测液态烃的燃烧热是可行的,为工程上提供了一种根据物质结构预测烃类物质燃烧热的新途径。
- 曹洪印蒋军成潘勇王睿
- 关键词：燃烧热
