【摘 要】
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“人工智能+大化工”的组合发展模式代表着化工领域未来的发展方向。而精细化工均相催化领域尚未有足够丰富的数据满足“大数据”和“机器学习”方法。与此同时,多元回归分析方法已广泛用于建立催化反应模型。膦配体在均相催化反应中有着广泛地应用,可以通过改变膦配体的结构直接调控催化反应的区域选择性。因此量化膦配体的空间及电子效应对深入了解膦配体性质有重要意义。研究发现,分子的最低静电势参数可有效的用来量化膦配体
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“人工智能+大化工”的组合发展模式代表着化工领域未来的发展方向。而精细化工均相催化领域尚未有足够丰富的数据满足“大数据”和“机器学习”方法。与此同时,多元回归分析方法已广泛用于建立催化反应模型。膦配体在均相催化反应中有着广泛地应用,可以通过改变膦配体的结构直接调控催化反应的区域选择性。因此量化膦配体的空间及电子效应对深入了解膦配体性质有重要意义。研究发现,分子的最低静电势参数可有效的用来量化膦配体的空间及电子效应。但是目前该参数目前尚未广泛应用于解释和预测分子的反应性。本论文一共分为五个章节。第一章
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