维生素B的同时测定─—神经网络与紫外光谱法

研究了反向传播神经网络（ＢＰＮＮ）及改进算法，经比较发现ＢＰＮＮ在某些方面优于滤波分辨及多元校正。将其应用于多元分析及光谱定量，可不经分离同时测定Ｂ族维生素，操作简便，结果良好。从而开发了一种多组分同时光谱测定新方法。

HMG-CoA还原酶阻滞剂的多维多元定量构效关系

采用比较分子场 (CoMFA)分析法和偏最小二乘回归 (PLS)法对十多种HMG -CoA还原酶阻滞剂的构效关系进行了多维定量建模研究。在描述变量数远远超过样本数的情况下 ,经典的Hansch方法等均不适应 ,而笔者的方法可给出良好结果。

神经网络与紫外光谱法同时测定多组分维生素

多元分析与滤波校正已广泛用于多组分同时或选择测定,但其中许多方法均基於线性加和性原理,而此定量原理受各种理化因素制约并非总能满足.神经网络NN如反传算法BP则处理方式完全不同,毋需知道或采用任何形式的输入/输出关系模型,它依据一定学习规则处理问题,特别对因果关系不明确、知识背景不清楚、推量规则不确定的问题求解具独到之处.我们曾用NN研究定量构效关系、化学模式识别、生化反应建模、复杂机理剖析及多元光谱分析等,