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当a=1时，b、y的优化结果 7
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图11 当a=1时，b、y的优化结果 8
图12 卤代烃实验值计算值的相关性 9
图13 含氮有机物实验值计算值的相关性 9
图14 醇酚醚实验值计算值的相关性 10
图15 酸及其衍生物实验值计算值的相关性 11
图16 芳香烃实验值计算值的相关性 11
表清单
表序号 表名称 页码
表1 有机物反磁磁化率的实验值和计算值 15
前言
有机物的QSAR/QSPR的研究早于20世纪50年代就开始了[1]。随着时代的变化，相对来说比较重要。无论在化学、生物学还是材料学中，有机化合物的增加，研究的内容越来越多，范围也越来越广泛。有比较可观的研究性。有机物的QSAR/QSPR研究已经有很大的关注[2-8]。由于有机物分子结构的不同，许多QSAR/QSPR相关模型被广泛用于预测有机物的物理性质和生物活性。其中拓扑指数[9-12]发挥了至关重要的作用。
拓扑指数[9-12]是分子结构数值化的一种方式，它通过对表征分子图的矩阵实施某种数字运算而获得。它是一种图的不变量，直接产生于分子结构，反映了化合物的结构特征。常见的拓扑指数有Kier形状指数[11,12]、电拓扑状态指数[13]、分子连接性指数[14]、分子价连接性指数。其中最广泛应用的是分子连接性指数。文献综述
的研究，对于了解与确定 、 具有重要的 。目前，对于现在有机物的磁化率可以通过实验测定，但测量困难或尚未合成的化合物。近年来,用不同的模型参数建立了预测有机物反磁磁化率定量模型[15-18]。
为了获得更精确的有机物的反磁磁化率的回归模型。本人在原有的基础上[19]，用参数 和 对原子价连接性指数δ’i进一步修正。通过对不同化合物进行分类构建回归模型。与文献[19]进行比较，优化后的分子连接性指数和有机物的反磁磁化率有更好的相关性。
1 可变的分子连接性指数
1.1 最初的分子连接性指数
最初的原子点价为：
Ziv 是原子i的价电子数，hi 是连接原子i的氢原子数，一般应用于饱和的链烷烃。为推广到含杂原子的有机物将其修正为：
是原子i的电子数, 是原子i的价电子数， 是连接原子i的氢原子数，通过我们的研究，我们发现δi v值不仅用于区分不同的原子，也可以反映出原子的一些特性。
但是研究结果发现 并不能区分某一原子精确的化学环境。
1.2 可变的分子连接性指数
为此, 我们提出了一个新的δI’ 计算公式：
(1)
是原子 的电子数。 是原子 的价电子数， 是连接原子 的氢原子数，
是原子价轨道能量。常数2.551是碳原子的 杂化轨道能量。参数a 和b是可变的。