کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
9591715 | 1507012 | 2005 | 6 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Application of artificial neural networks for the prediction of sulfur polycyclic aromatic compounds retention indices
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
شیمی
شیمی تئوریک و عملی
پیش نمایش صفحه اول مقاله
چکیده انگلیسی
Quantitative models for structure-retention relationships have been developed for the retention indices of polycyclic aromatic sulfur heterocyclic compounds (PASHs). Six nonlinear models for predicting linear temperature programmed gas chromatographic retention characteristics on a Bpx5 (%5 phenyl) stationary phase. The developed predictive models relate molecular structure of each PASH compound to its experimental retention index.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Journal of Molecular Structure: THEOCHEM - Volume 723, Issues 1â3, 20 May 2005, Pages 183-188
Journal: Journal of Molecular Structure: THEOCHEM - Volume 723, Issues 1â3, 20 May 2005, Pages 183-188
نویسندگان
Hatice Can, Anatoly Dimoglo, Vasyl Kovalishyn,