已经成功开发了定量结构-性质关系（QSPR）模型，用于预测42种热致液晶的向列转变温度（TN）。 利用启发式方法（HM），径向基函数神经网络（RBFNN）和支持向量机（SVM）来构建线性和非线性QSPRs模型。 分别。 比较在这三个模型上获得的整体结果，RBFNNs模型要好得多。 基于RBFNN建立的最佳QSPRs模型的平方相关系数（R-2）为0.984、0.953、0.973，训练集，测试的均方根（RMS）误差为2.19、4.13和2.99集和整个集。 本文对数据集进行了一些分析和评估。 所有
