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NOTE ON CALCULATING WIENER NUMBERS OF MOLECULAR GRAPHS WITH SYMMETRY 被引量:2
1
作者 LiHuaien ZhangFuji 《Applied Mathematics(A Journal of Chinese Universities)》 SCIE CSCD 1999年第2期191-196,共6页
The authors provided a simple method for calculating Wiener numbers of molecular graphs with symmetry in 1997.This paper intends to further improve on it and simplifies the calculation of the Wiener numbers of the mol... The authors provided a simple method for calculating Wiener numbers of molecular graphs with symmetry in 1997.This paper intends to further improve on it and simplifies the calculation of the Wiener numbers of the molecular graphs. 展开更多
关键词 1991 MR Subject Classification 05C12 KEYWORDS Wiener number point group molecular graph
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A Note on General Third Geometric-arithmetic Index of Special Chemical Molecular Structures 被引量:2
2
作者 Gao Wei 《Communications in Mathematical Research》 CSCD 2016年第2期131-141,共11页
In theoretical chemistry, the geometric-arithmetic indices were introduced to measure the stability of alkanes and the strain energy of cycloalkanes. In this note, we report the general third geometric-arithmetic inde... In theoretical chemistry, the geometric-arithmetic indices were introduced to measure the stability of alkanes and the strain energy of cycloalkanes. In this note, we report the general third geometric-arithmetic index of unilateral polyomino chain and unilateral hexagonal chain. Also, the third geometric-arithmetic index of these chemical structures are presented. 展开更多
关键词 molecular graph general third geometric-arithmetic index unilateralpolyomino chain unilateral hexagonal chain
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基于图对比学习网络的碳捕集利用与封存过程临界物性预测
3
作者 蔡一涵 崔乐雨 +3 位作者 李欣 苏智青 何秀娟 李应成 《石油化工》 CAS CSCD 北大核心 2024年第4期518-524,共7页
针对获取化合物临界温度(T_(c))的传统实验和计算方法成本高的问题,将图对比学习(GCL)算法应用于原油组分T_(c)的预测中,结合现有的Tc数据集与补充的原油组分相关数据比较了GCL算法和传统计算模型区别。计算结果表明,GCL算法可捕捉图结... 针对获取化合物临界温度(T_(c))的传统实验和计算方法成本高的问题,将图对比学习(GCL)算法应用于原油组分T_(c)的预测中,结合现有的Tc数据集与补充的原油组分相关数据比较了GCL算法和传统计算模型区别。计算结果表明,GCL算法可捕捉图结构中的节点和边特征,同时对训练数据量要求较小,适用于分子性质预测;GCL算法具有更高的预测准确度,同时调整分子二维和三维结构编码可对GCL的预测性能起到提升的效果。 展开更多
关键词 分子性质预测 图对比学习 碳捕集利用与封存 CO_(2)驱油
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Topological Evaluation of Certain Computer Networks by Contraharmonic-Quadratic Indices
4
作者 Ahmed M.Alghamdi Khalid Hamid +3 位作者 Muhammad Waseem Iqbal M.Usman Ashraf Abdullah Alshahrani Adel Alshamrani 《Computers, Materials & Continua》 SCIE EI 2023年第2期3795-3810,共16页
In various fields,different networks are used,most of the time not of a single kind;but rather a mix of at least two networks.These kinds of networks are called bridge networks which are utilized in interconnection ne... In various fields,different networks are used,most of the time not of a single kind;but rather a mix of at least two networks.These kinds of networks are called bridge networks which are utilized in interconnection networks of PC,portable networks,spine of internet,networks engaged with advanced mechanics,power generation interconnection,bio-informatics and substance intensify structures.Any number that can be entirely calculated by a graph is called graph invariants.Countless mathematical graph invariants have been portrayed and utilized for connection investigation during the latest twenty years.Nevertheless,no trustworthy evaluation has been embraced to pick,how much these invariants are associated with a network graph or subatomic graph.In this paper,it will discuss three unmistakable varieties of bridge networks with an incredible capacity of assumption in the field of computer science,chemistry,physics,drug industry,informatics and arithmetic in setting with physical and manufactured developments and networks,since Contraharmonic-quadratic invariants(CQIs)are recently presented and have different figure qualities for different varieties of bridge graphs or networks.The study settled the geography of bridge graphs/networks of three novel sorts with two kinds of CQI and Quadratic-Contraharmonic Indices(QCIs).The deduced results can be used for the modeling of the above-mentioned networks. 展开更多
关键词 Bridge networks INVARIANTS Quadratic-Contraharmonic Indices MAPLE network graph molecular graph
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Schultz Polynomials and Their Topological Indices of Jahangir Graphs J2,m
5
作者 Shaohui Wang Mohammad Reza Farahani +1 位作者 M. R. Rajesh Kanna R. Pradeep Kumar 《Applied Mathematics》 2016年第14期1632-1637,共6页
Let G = (V;E) be a simple connected graph. The Wiener index is the sum of distances between all pairs of vertices of a connected graph. The Schultz topological index is equal to and the Modified Schultz topological in... Let G = (V;E) be a simple connected graph. The Wiener index is the sum of distances between all pairs of vertices of a connected graph. The Schultz topological index is equal to and the Modified Schultz topological index is . In this paper, the Schultz, Modified Schultz polynomials and their topological indices of Jahangir graphs J<sub>2,m</sub> for all integer number m ≥ 3 are calculated. 展开更多
关键词 molecular Topological Index Schultz Index Schultz Polynomials Jahangir graphs J2 m
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增强分子拓扑信息的多任务图神经网络算法
6
作者 蒋晔路 权丽君 +1 位作者 吴庭芳 吕强 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2023年第10期86-93,共8页
以分子毒性为代表的分子属性预测在以药物设计为主的多个领域的发展中发挥着重要作用,但直接利用分子结构信息快速且准确地预测分子毒性一直是一个挑战。目前,卷积网络和图网络等深度学习方法的出现在这个问题的解决上得到了一定的进展... 以分子毒性为代表的分子属性预测在以药物设计为主的多个领域的发展中发挥着重要作用,但直接利用分子结构信息快速且准确地预测分子毒性一直是一个挑战。目前,卷积网络和图网络等深度学习方法的出现在这个问题的解决上得到了一定的进展。而以图网络为主的深度学习方法在分子毒性预测中存在两个关键问题,影响预测性能:第一,数据驱动使得模型在面对小批量数据时依然没有可靠的性能。第二,建模分子结构只考虑了天然共价键,只能提供粗粒度的信息。为解决上述问题,给出了一种对分子结构的新型建模方式MT-ToxGNN。该方法将多任务的思想融入图神经网络中,使得不同任务在训练时可以互相学习不同数据的可靠分布,从而避免在小批量数据上的过拟合问题。将分子编码成拓扑图结构时同时考虑分子内共价键以及非共价作用,就是在使用分子共价键构建传统图的边集之后,再使用非共价作用构建新型图的边集,从而弥补传统图网络对分子结构信息表示的不足。使用特别设计的图网络分别处理分子的共价与非共价信息,充分学习不同的分子结构。在与大量先进方法的性能比较中,MT-ToxGNN在多个分子毒性数据集上皮尔森系数指标达到了最佳。 展开更多
关键词 分子毒性预测 分子结构建模 图神经网络 多任务深层网络
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基于图卷积神经网络的小分子属性预测模型
7
作者 杨东旭 逯洋 《自动化应用》 2023年第4期161-163,167,共4页
图神经网络作为近年来的热门深度学习算法,已被应用于各个领域。分子性质预测作为药物开发过程中的一项基本任务,围绕着分子属性预测任务涌现出许多优秀的机器学习模型,然而传统机器学习模型大多采用人工设计的分子描述符作为分子表示,... 图神经网络作为近年来的热门深度学习算法,已被应用于各个领域。分子性质预测作为药物开发过程中的一项基本任务,围绕着分子属性预测任务涌现出许多优秀的机器学习模型,然而传统机器学习模型大多采用人工设计的分子描述符作为分子表示,这会导致信息丢失从而影响预测效果。图神经网络将分子数据表示为分子图,可以有效避免这一问题。文章采用图卷积神经网络对分子属性预测任务进行建模。模型在大型基准数据集QM9中取得了优于其他模型的误差分数。 展开更多
关键词 深度学习 图神经网络 分子属性预测 分子图
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基于神经网络的分子性质预测算法研究进展
8
作者 朱洪翔 傅钰江 +1 位作者 李雪 陈博 《科学技术与工程》 北大核心 2023年第19期8061-8070,共10页
分子性质预测是材料化学领域的热点问题,基于第一性原理的计算方法虽然可以明确地描述体系中电子分布,但计算过程过于复杂,且计算复杂度随分子中原子增加呈指数级增长。近年来,随着相关研究的不断深入,涌现出多种多样的深度学习算法,将... 分子性质预测是材料化学领域的热点问题,基于第一性原理的计算方法虽然可以明确地描述体系中电子分布,但计算过程过于复杂,且计算复杂度随分子中原子增加呈指数级增长。近年来,随着相关研究的不断深入,涌现出多种多样的深度学习算法,将算法分为基于多层感知机(multi-layer perceptron,MLP)和图神经网络(graph neural network,GNN)两大类及六个子类,研究不同算法的特点。分析表明,MLP类算法结构简单,算法扩展性有限,与分子内部结构关联度不高;相反,GNN类算法融合消息传递机制,将分子间相互作用转换为结点、边之间的特征传递,在各向评价指标中占优。目前,基于深度学习的分子性质预测算法正从MLP类算法向GNN类算法过度。最后,提出基于深度学习的分子性质预测算法未来在数据集、各向异性特征传递、指导材料科学与生命科学中的实际应用等方面的发展方向。 展开更多
关键词 分子性质预测 多层感知机 图神经网络 深度学习
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不饱和链烃分子结构与沸点的关系 被引量:12
9
作者 曹晨忠 袁华 《有机化学》 SCIE CAS CSCD 北大核心 2002年第5期354-363,共10页
在分子图的基本结构要素的基础上 ,提出了三个新的拓扑指数 :顶点度 -距离指数 (VDI) ,边度 -距离指数(EDI)和奇偶指数 (OEI) ,并用这些指数对C2 —C2 0 的 15 0个不饱和链烃 (包括烯烃、炔烃及烯炔 )的沸点 (bp)进行相关分析 ,得到如... 在分子图的基本结构要素的基础上 ,提出了三个新的拓扑指数 :顶点度 -距离指数 (VDI) ,边度 -距离指数(EDI)和奇偶指数 (OEI) ,并用这些指数对C2 —C2 0 的 15 0个不饱和链烃 (包括烯烃、炔烃及烯炔 )的沸点 (bp)进行相关分析 ,得到如下回归方程 :ln(795 -bp) =6 .935 0 4 4 - 0 .373392EDI1/ 5- 3.90 0 5 6 4× 10 -2 OEI+6 .396 343× 10 -3 VDI (F =10 5 39.14 ,r =0 .9977,s=6 .2 4 ) ,该回归模型对不饱和链烃的沸点具有较好的估算和预测能力 ,表明本文所提出的三个拓扑指数具有良好的结构 展开更多
关键词 分子结构 沸点 分子图 顶点度-距离指数 边度-距离指数 不饱和链烃
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分子拓扑指数的理论和应用 被引量:11
10
作者 杨锋 罗明道 屈松生 《自然杂志》 1997年第1期50-53,共4页
分子拓扑学是图论、拓扑学、化学、计算机科学相互交叉的一门新学科,分子拓扑指数是分子拓扑学最重要的组成部分。本文在文献[1—16]的基础上纲要式地介绍了拓扑指数的理论和应用。包括结构式的图形化,分子图的矩阵化,矩阵的数值化,以... 分子拓扑学是图论、拓扑学、化学、计算机科学相互交叉的一门新学科,分子拓扑指数是分子拓扑学最重要的组成部分。本文在文献[1—16]的基础上纲要式地介绍了拓扑指数的理论和应用。包括结构式的图形化,分子图的矩阵化,矩阵的数值化,以及拓扑指数在分辨同分异构体的结构、研究结构与性质的定量关系、设计合成路线等方面的应用。 展开更多
关键词 拓扑指数 分子图 分子拓扑学 结构式
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结合图论和基团贡献法的非均相共沸精馏挟带剂设计 被引量:2
11
作者 杨振生 赵先兴 +1 位作者 李春利 方静 《化工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第10期3158-3164,共7页
非均相共沸精馏挟带剂的计算机辅助分子设计(CAMD)由分子合成、分子筛选及分子确认3个环节递进构成。在分子合成环节,预选基团,限定合成分子的基团总数及类型,基于图论原理实现由基团到分子的自动合成。在分子筛选环节,依据基础物性筛... 非均相共沸精馏挟带剂的计算机辅助分子设计(CAMD)由分子合成、分子筛选及分子确认3个环节递进构成。在分子合成环节,预选基团,限定合成分子的基团总数及类型,基于图论原理实现由基团到分子的自动合成。在分子筛选环节,依据基础物性筛选指标形成基础分子库,输入待分离物系,采用非均相共沸物形成判据筛选出若干候选分子。在分子确认环节,由非均相共沸温度及组成、挟带剂的汽化热等参数组成模糊综合评判函数,实现分子排序,从而输出一组较优挟带剂。以乙酸-水物系、乙腈-乙酸乙酯物系为例,得到了相应设计结果,与文献结果进行了对比。研究表明该方法及所编程序具备可靠实用性,可为近沸程及共沸混合物分离过程的开发与设计提供先导性支持。 展开更多
关键词 非均相共沸精馏 挟带剂 计算机辅助分子设计 图论原理 基团贡献法
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人参皂苷Rg分子轨道微扰理论的研究 被引量:1
12
作者 刘宗林 彭义交 沈玥 《食品科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第5期57-62,共6页
人参皂苷Rg是具有生理活性的物质,它包括三个异构体:Rg1; Rg2; Rg3其中Rg3具有很强的抗癌作用。本文通过休克尔分子图形理论对Rg异构体的各分子轨道进行约化,并且根据分子轨道微扰理论求出它们不同本征多项式和本征值。
关键词 人参皂苷RG 休克尔分子图形理论 Rg异构体 分子轨道微扰理论 本征多项式 本征值 生理活性
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用分子子图对烷烃摩尔响应值的估计与预测 被引量:2
13
作者 陈刚 李志良 《色谱》 CAS CSCD 北大核心 1999年第5期448-452,共5页
提出了一种新的烷烃拓扑子图表示方法,并结合多元线性回归算法和反传神经网络算法,对烷烃摩尔响应值进行处理,获得了比文献更佳的预测效果,交互校验的相关系数 r= 0.989。
关键词 色谱 分子拓扑图 摩尔响应值 烷烃 QSPR
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分子图导图在求本征多项式系数中的应用 被引量:1
14
作者 赵洪刚 杨开海 曹阳 《高等学校化学学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 1990年第10期1110-1115,共6页
本文以分子图的导图为基本图来讨论分子的拓扑性质。找到了应用分子图导图求共轭分子a_k一般表示式的实用方法。应用这种方法求出了常见同系列共轭分子a_k的一般表示式。
关键词 图论 分子图导图 共轭分子
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表皮生长因子(EGF)影响舌苔形成的分子机制 被引量:26
15
作者 周坤福 詹瑧 侯亮 《南京中医药大学学报》 CAS CSCD 2002年第5期283-285,共3页
目的 通过皮下注射EGF ,观察小鼠舌上皮细胞生长和EGF -R的表达 ,研究EGF影响舌苔形成的分子机制。方法 HE染色、EGF -RSABC免疫组化染色和图像分析数据处理系统 (CMIAS - 98A多功能图像分析仪 )进行分析。结果 EGF促进小鼠舌上皮增... 目的 通过皮下注射EGF ,观察小鼠舌上皮细胞生长和EGF -R的表达 ,研究EGF影响舌苔形成的分子机制。方法 HE染色、EGF -RSABC免疫组化染色和图像分析数据处理系统 (CMIAS - 98A多功能图像分析仪 )进行分析。结果 EGF促进小鼠舌上皮增厚、基底层细胞数增多、EGF -R表达增多。结论 EGF可以通过EGF -R机制影响舌苔形成。 展开更多
关键词 表皮生长因子 舌苔 免疫组化 图像分析 分子机制
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关于多联苯链的Hosoya指标的研究 被引量:1
16
作者 陈香莲 白亚丽 《内蒙古师范大学学报(自然科学汉文版)》 CAS 北大核心 2013年第4期400-404,共5页
Hosoya指标是化学分子图论研究中较为流行和重要的拓扑指标之一.通过对3个特殊多联苯链Zn、Sn、Ln的Hosoya指标的研究,给出一般多联苯链的Hosoya指标计算公式.
关键词 分子图 路径 多联苯链 HOSOYA指标
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基于深度学习的微管蛋白秋水仙碱位点抑制剂的预测研究 被引量:1
17
作者 邓燕红 蔡涵萱 +2 位作者 张建华 黄汉辉 王领 《化学研究与应用》 CAS CSCD 北大核心 2020年第12期2192-2198,共7页
为构建基于深度学习的微管蛋白秋水仙碱位点抑制剂(CBSIs)预测模型,进行CBSIs的活性预测和药物虚拟筛选,我们收集了1482个结构多样性的靶向微管蛋白秋水仙碱位点的抑制剂和非抑制剂,以分子指纹和分子图为特征表述,采用图卷积神经网络深... 为构建基于深度学习的微管蛋白秋水仙碱位点抑制剂(CBSIs)预测模型,进行CBSIs的活性预测和药物虚拟筛选,我们收集了1482个结构多样性的靶向微管蛋白秋水仙碱位点的抑制剂和非抑制剂,以分子指纹和分子图为特征表述,采用图卷积神经网络深度学习方法,建立分类预测模型。对所建立模型的预测结果进行比较,发现了一个最优预测模型(Model-Chemprop),它在测试集上的敏感度(SE)值为0.9109、特异性(SP)值为0.8125、总体准确度(Q)值为87.92%、AUC值为0.891。因此,基于深度学习建立的最优模型可以作为虚拟筛选工具,用于新型CBSIs的活性预测和发现,以及靶向富集库的构建。 展开更多
关键词 微管蛋白秋水仙碱位点抑制剂 分子指纹 分子图表达 图卷积神经网络
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一氯代烷的物理性质与其分子结构间关系的探讨 被引量:4
18
作者 朱小蕾 周志华 +2 位作者 徐永进 周耀明 彭盘英 《南京师大学报(自然科学版)》 CAS CSCD 1995年第2期40-44,共5页
用图论方法探讨了一氯代烷的结构与其物理性质的关系,据此可预测一氯代烷的密度、折光率和沸点.结果表明,预测值都很接近实验值.此方法不仅阐明了一氯代烷的密度、折光率和沸点与分子结构之间的关系,而且提供了一种预测一氯代烷的... 用图论方法探讨了一氯代烷的结构与其物理性质的关系,据此可预测一氯代烷的密度、折光率和沸点.结果表明,预测值都很接近实验值.此方法不仅阐明了一氯代烷的密度、折光率和沸点与分子结构之间的关系,而且提供了一种预测一氯代烷的密度、折光率和沸点的有效方法. 展开更多
关键词 氧化烃 分子结构 物理性能 一氯代烷
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可伸缩图和极小图的一些性质 被引量:2
19
作者 陈仪朝 苏健基 《广西师范大学学报(自然科学版)》 CAS 2004年第2期32-36,共5页
Ivashchenko将分子空间(拓扑空间)与图建立一种对应,并将分子空间中的可伸缩变换等概念引入图中,Ivashchenko与Yeong-NanYeh又引入了极小图的概念,得到可伸缩图与极小图的一些性质.继续探讨可伸缩图与极小图的性质,引进3种图的运算,通... Ivashchenko将分子空间(拓扑空间)与图建立一种对应,并将分子空间中的可伸缩变换等概念引入图中,Ivashchenko与Yeong-NanYeh又引入了极小图的概念,得到可伸缩图与极小图的一些性质.继续探讨可伸缩图与极小图的性质,引进3种图的运算,通过这些运算由可伸缩图与极小图得到一些新的可伸缩图与极小图. 展开更多
关键词 图论 分子空间 可伸缩变换 可伸缩图 极小图
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K-Banhatti Sombor Invariants of Certain Computer Networks 被引量:1
20
作者 Khalid Hamid Muhammad Waseem Iqbal +4 位作者 Abaid Ur Rehman Virk Muhammad Usman Ashraf Ahmed Mohammed Alghamdi Adel A.Bahaddad Khalid Ali Almarhabi 《Computers, Materials & Continua》 SCIE EI 2022年第10期15-31,共17页
Any number that can be uniquely determined by a graph is called a graph invariant.During the last twenty years’countless mathematical graph invariants have been characterized and utilized for correlation analysis.How... Any number that can be uniquely determined by a graph is called a graph invariant.During the last twenty years’countless mathematical graph invariants have been characterized and utilized for correlation analysis.However,no reliable examination has been embraced to decide,how much these invariants are related with a network graph or molecular graph.In this paper,it will discuss three different variants of bridge networks with good potential of prediction in the field of computer science,mathematics,chemistry,pharmacy,informatics and biology in context with physical and chemical structures and networks,because k-banhatti sombor invariants are freshly presented and have numerous prediction qualities for different variants of bridge graphs or networks.The study solved the topology of a bridge graph/networks of three different types with two invariants KBanhatti Sombor Indices and its reduced form.These deduced results can be used for the modeling of computer networks like Local area network(LAN),Metropolitan area network(MAN),and Wide area network(WAN),backbone of internet and other networks/structures of computers,power generation,bio-informatics and chemical compounds synthesis. 展开更多
关键词 Bridge networks INVARIANTS k-banhatti sombor indices MAPLE network graph molecular graph
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