多环芳烃及其衍生物致癌性的支持向量机预测模型

分别用支持向量分类法、Fisher法判别、K最近邻法和反向传播人工神经网络,对353种多环芳烃及其衍生物致癌性构建二分类模型,并采用留一法交叉校验作比较,所构建的支持向量机模型的误报样本数及预报准确率均高于其它3种方法.实验结果表明,支持向量机算法具有较强的稳健性和良好的泛化能力,能够用于多环芳烃及其衍生物致癌性的二分类和预测.

聚类分析在植物分子遗传特性研究中的应用

本文对聚类分析结合RAPD谱、同工酶谱、蛋白质SDS谱方法在国内用于研究植物分子遗传特性的进展作了较全面的评述,它们广泛应用于分子遗传特性规律的探讨,具有广阔的应用前景,其中聚类分析结合RAPD谱方法是当今最重要的分子生物技术之一。

灰色理论在有机多烯醛电子光谱研究中的应用

应用灰色理论中的等时空距灰色模型GM( 1,1)研究有机多烯醛的电子光谱 ,所建模型计算出的值和实验值符合得很好 ,建模方法简单。这个方法完全能够满足实际工作的应用。

基于从头算量化参数的BP_X网络模型在吡啶类化合物pKa中的应用

用量子化学从头算RHF方法在6-31G水平下对吡啶类分子进行构型全优化,并用优化得到的量化参数作为反向传播人工神经网络的输入向量,并将此模型(人工神经网络)应用到吡啶类化合物pKa值的预测,将预测结果与多元线性回归算法的结果相比较,研究表明,所构造的人工神经网模型在预测吡啶类化合物的pKa值中得到满意的结果.

用从头算量化参数预测吡啶类化合物的PKa值

用量子化学从头算RHF方法在6-31G(d)水平下,对吡啶类分子进行构型全优化,用优化得到的量化参数构建回归模型,预测吡啶类化合物的PKa值．实验结果表明用其模型预测的相关系数为0．9548、最大绝对误差为1．139、最小绝对误差为0．03、误差平方和为12．671．实验证明所构造的回归模型在预测吡啶类化合物的PKa值中得到满意的结果．

ChemLab在基础化学实验的应用

基于ChemLab来完成和设计基础化学实验,是当前设计和完成化学实验的一种新方法、新技术。通过ChemLab在化学实验的应用,有助于实验者的实验能力,改善实验环境,为基础化学实验改革寻找了一条新的途径,为信息时代的基础化学实验提供了一个新的平台。

长链脂肪酸体系固-液相变动力学参数的求解

用Kissinger和Ozawa法处理长链脂肪酸体系固 -液相变的DSC数据 ,估算出其相变反应的动力学参数 ,两种动力学计算结果均显示 ,长链脂肪酸固 -液相变的表观活化能与 (平均 )

多环芳烃致癌活性的支持向量机分类模型

采用留一交叉校验法,分别用支持向量分类法、反向传播人工神经网络和K最近邻法对72个多环芳烃类化合物致癌活性构建分类模型,并作比较.其错分样本数及预报准确率分别为:7、28和22个;90.28%、61.11%和69.44%.实验结果表明,支持向量机算法具有较强的稳健性和较好的鲁棒性,能够用于多环芳烃致癌活性的分类和预测.

基于量化参数的吡啶类化合物pKa模型的构建

采用密度泛函理论B3LYP/6-31G*方法,对吡啶类49个分子进行几何构型全优化,用优化得到的量化参数进行主成份和自相关性分析后,筛选出影响吡啶类化合物pKa的分子偶极距(μ)、分子最高占据轨道能(EHOMO)、分子最低空轨道能(ELUMO)、吡啶环上6个原子的静电荷密度(Q)等9个主要量化参数的基础上,分别采用支持向量回归、多元线性回归以及反向传播人工神经网络算法,对吡啶类化合物pKa建模,用留一交叉检验的结果显示,核函数为径向基的支持向量机回归模型最优.可用于吡啶类化合物pKa的建模.

加权支持向量机分类算法及应用

加权支持向量机分类算法是对类别差异造成的影响进行相应补偿的一种支持向量机算法,目的是提高样本中小类别的分类精度.我们通过用支持向量机和加权支持向量机算法相比较,加权支持向量机可提高样本中小类别的分类精度,这对于某些需要重点关注的小类别精度的分类有重要的现实意义.

多环芳烃致癌性预测模型比较研究

基于量化参数和拓扑指数,分别采用主成分分析和相关分析进行变量筛选,运用留一交叉检验法,引入模型预测性能的评价体系和指标,比较了支持向量机(SVM)、Fisher判别法和K-最近邻法等方法构建的多环芳烃致癌性二值分类预测模型,结果显示SVM要好于其他方法,说明SVM算法具有较强的稳健性和良好的泛化能力,能够用于多环芳烃致癌性的二分类和预测。

狼毒根与藏纸纤维特征研究

对狼毒根的化学成分、纤维形态进行了分析,并与藏纸进行了对比。结果表明:狼毒根纤维苯醇抽出物高,为29.19%。木质素、纤维素及戊聚糖含量均低于一般木材。狼毒根纤维细长,1.5mm以上的占到52.62%,纤维平均宽度18.8μm,平均壁厚6.7μm。成纸后平均壁厚为3.7μm,平均宽度17.8μm,纤维的形态趋于一致。

不同产地栀子中微量元素的主成分分析

以不同产地栀子中6种微量元素的含量为基础,利用SPSS13.0对其含量进行主成分分析,得到不同产地栀子中微量元素间的相关矩阵、特征值以及累计贡献率,筛选出累计贡献率大于82.216%的3个主成分,对不同产地栀子进行综合排名,分析各微量元素在人体的作用与含量的相近性,为不同产地栀子的质量评价提供一种参考方法。

12种饮用干花中微量元素主成分的分析

为了评价杭白菊等12种饮用干花的营养价值,在已有的实验数据基础上,结合主成分分析方法,采用SPSS13.0软件,计算了12种饮用干花中的微量元素之间的相关矩阵、载荷系数矩阵及各主成分的得分与综合得分.结果表明各主成分其主要作用的元素分别是:第一主成分是Cr、Cu和Mg;第二主成分是As、Zn和Fe;第三主成分是Cd、Ca和Mg;第四主成分是Pb、As和Cr.根据综合得分可知桃花、野菊花、黄山贡菊的营养价值最高,为选择营养价值更高的饮用干花给出了科学的理论依据.

茶叶中微量元素的主成分分析和聚类分析

利用主成分分析和聚类分析对茶叶中的微量元素进行分析,找到微量元素的相关关系,并对不同属性的茶叶进行了综合排名,分析总结出了微量元素的作用及不同区域不同品种茶叶的相近关系,为茶叶性质的研究提供一定帮助。

离子液体[Bmim]Cl的微波合成及影响因素

以1-甲基咪唑及氯代正丁烷为原料,采用无溶剂微波合成的方法,合成离子液体1-丁基-3-甲基咪唑氯代盐([Bmim]Cl),并对最优合成条件进行了探究。结果表明,在微波功率550 W,反应时间50 min,反应温度100℃,1-甲基咪唑与氯代正丁烷摩尔比1∶1.1的条件下,离子液体的产率高达85.22%。与传统的有机合成方法相比,本研究反应条件易于实现,无需惰性气体保护,大幅度缩短了反应时间,对用微波技术制备其它咪唑类离子液体具有一定的指导意义。

拓扑指数在醚中的应用

根据醚分子中氧原子的结构特点,将氧原子与碳原子的相对分子质量之比作为其分子间距,建立醚分子的距离矩阵和邻接矩阵,将两矩阵相乘构建新的矩阵,利用构建的新矩阵的本征值,对醚的辛醇/水分配系数及溶解度进行拓扑学研究,取得了良好的相关性,相关系数r分别为0.993,0.988。对杂原子的处理后能够较好利用矩阵的本征值对物质的辛醇/水分配系数及溶解度进行拓扑学研究。

烟叶中烟碱的微波提取

以烟叶为原料,采用正交实验设计方法,通过微波辅助方法提取烟碱,并用紫外可见分光光度计测定烟碱的浓度确定烟碱提取的最优条件。结果表明,在固液比1∶15,微波功率300 W,提取时间50 min的微波提取条件下烟碱的浓度最高。微波提取较其他提取工艺缩短了提取时间、降低能耗、提高了工作效率,对于烟叶中烟碱的提取具有一定的指导意义。

SR570输入/输出过载分析

微弱电流信号测量需求已越来越强烈,SR570是美国SRS公司研制的一款高性能低噪声电流前置放大器,广泛应用于微弱电流信号测量领域。针对该仪器使用过程中,因输入信号选择与参数设置不当易出现输入/输出过载的问题,本文首先对仪器内部电路工作原理进行了分析,然后指出了造成仪器输入/输出过载警告的原因。并在Proteus 7.0的ISIS Professional环境下搭建了报警电路的模型,对引起输入/输出过载的控制信号的上限值做了定量的分析,仿真结果表明控制信号的绝对值小于6.4 V时,可以有效避免仪器出现过载。这对仪器使用过程中输入信号的选择与参数的设置提供了理论依据。

治疗高血压病中草药中微量元素的主成分分析

采用主成分分析法对7种治疗高血压的中草药中的微量元素进行分析,获得治疗高血压的中草药中微量元素之间的相关关系,并对这7种中草药进行了综合排名,得到了7种中草药的质量优劣,分析总结出了微量元素的作用,研究对治疗高血压中草药的研发提供一定的理论依据。