一种基于免疫算法的新型因子分析算法

基于免疫算法的基本思想,提出了新的免疫主成分分析法(IPCA),该方法将免疫算法中抗体对抗原的消除运算应用于二维数据矩阵的正交分解,可得到矩阵的特征值和特征向量.结果表明,IPCA与传统的主成分分析法比较,对HPLC-DAD模拟信号的计算结果基本一致.对HPLC-DAD实验信号的解析结果表明,将IPCA与窗口因子分析技术结合比传统的WFA具有更强的解析能力.     

利用红外光谱和窗口因子分析研究加热导致的牛血清白蛋白的二级结构变化

用红外光谱和窗口因子分析(WFA)对加热导致的D2O中牛血清白蛋白(BSA)的二级结构变化进行了研究. 常规光谱分析和WFA的结果表明, BSA的结构变化开始于56 ℃, 而二级结构的剧烈变化发生在68~82 ℃, 与α-螺旋片断相连的短链变化发生的温度比其它二级结构变化的发生温度低10 ℃左右. 研究结果表明, WFA在解析溶液里蛋白质的温度相关红外光谱中起重大作用.     

一种新的目标转换因子分析算法用于混合物红外光谱中纯组分光谱的解析

本文针对运用目标转换因子分析从混合物红外光谱中解析出纯组分光谱的有关限制,进行了有效的改进.把抽象正交特征光谱与以单一向量为初始向量的目标转换因子分析相结合,提出了一种新的算法,结果令人满意.     

非负矩阵因子分解法分析苍术的气相色谱-质谱重叠峰

非负矩阵因子分解(non-negative matrix factorization,NMF)是对非负数据处理的一种多元统计分析方法.NMF分解结果没有"负值",易于理解和解释,具有比较明确的物理化学意义.由于其多解的特征,文献介绍的NMF算法并不能直接用于化学混合信号解析.作者根据化学波谱的基本特征(化学波谱的平滑性、色谱的单峰性以及质谱的稀疏性)对NMF算法进行了改进,缩小了其多解范围.应用改进的NMF进行模拟HPLC-DAD型两维数据(其中色谱严重重叠和完全重叠)和苍术GC/MS实验数据解析,得到了比较理想的结果.实验表明,改进后的NMF是一个可用于复杂样品化学信号分析的化学计量学新方法.     

交替加权四线性分解算法用于处理非五线性五维数阵

针对获得的非五线性五维数阵,采用一种先拓展后处理的思路,即将该数阵沿着不具有线性的一维铺展成四线性四维数阵,然后采用四维平行因子分析(4-PARAFAC)、交替加权残差约束四线性分解(AWRCQLD)和新发展的交替加权四线性分解(AWQLD)算法来对其进行解析.在处理实验数据之前,还通过2组模拟数据对提出的方法进行了验证.结果表明,新发展的AWQLD算法给出了与AWRCQLD和4-PARAFAC相似甚至更好的结果,为处理非多线性多维数阵又提供了一种很有潜力的分析方法.     

一种新的目标转换因子分析算法用于混合物红外光谱中纯组分光谱的解析

本文针对运用目标转换因子分析从混合物红外光谱中解析出纯组分光谱的有关限制,进行了有效的改进。把抽象正交特征光谱与以单一向量为初始向量的目标转换因子分析相结合,提出了一种新的算法,结果令人满意。     

小波包分析用于重叠分析化学信号的处理

对小波包分析的算法进行了改进,并将此算法成功地应用于多组分重叠色谱信号的解析.结果表明,本文提出的算法解决了MRSD算法的不足,更适合处理分析化学信号,用于重叠信号的解析时不需重构(逆变换),简化了数据处理步骤,加快了数据解析速度,具有较强的解析能力.对于重叠色谱信号的解析,小波包分析比小波分析具有更强的解析能力.     

荧光动力学二阶校正法定量分析人血浆样中去甲肾上腺素

提出了荧光动力学结合二阶校正算法实现人血浆样中去甲肾上腺素的间接定量测定新方法. 去甲肾上腺素本身荧光较弱, 在碱性溶液中可以被氧化生成强荧光化合物. 利用这一特性, 在pH值为9.06的硼酸缓冲液作用下采用铁氰化钾为氧化剂、抗坏血酸为抗氧化剂研究这一氧化反应过程. 设定激发波长为390 nm, 在发射波长为439～550 nm的范围内测定一段时间内连续时间点的该动力学反应中间物的荧光光谱, 构建三维响应数据阵, 然后运用三线性分解算法进行解析. 组分数N取3时, 采用基于平行因子分析(PARAFAC)算法的二阶校正法获得的平均回收率(AR)为(102.0±4.1)%, 预测残差平方根(RMSEP)为0.0197; 采用基于满秩平行因子分析(FRA-PARAFAC)算法的二阶校正法获得的平均回收率(AR)和预测残差平方根(RMSEP)分别为(102.4±4.0)%和0.0207. 两种算法可以得到相似且满意的结果.     

分光光度法同时测定石油制品中铁镍钒及钴的含量——小波变换-LSSVM算法的应用

石油产品样品经燃烧和灼烧除去碳氢化合物后,用稀盐酸溶解残渣,分取部分样品溶液用5-Br-PADAP作显色剂,对其中铁、镍、钒、钴的含量进行分光光度法同时测定.用试剂空白作参比溶液,在540～620 nm波长范围内每隔2 nm测定一次吸光度.所得数据用小波变换法处理以滤去分析信号中的噪声,然后用最小二乘支持向量机(LSSVM)算法解析所得分析数据.结果表明:LSSVM算法具有计算速度快,结果准确及泛化性能好等特点.用模拟样品对LSSVM算法进行预测,测得上述4元素的回收率在96.0%～103.5%之间.应用于分析实样时,所测得4元素结果与原子吸收光谱法的测得结果一致,所得结果的相对标准偏差(n=8)均小于4%.     

因子分析与分析化学

一、引言因子分析(Factor analysis)原是一种多元统计的数学方法,可解析数据的集合。它在心理学和社会科学上首先得到应用,自六十年代后用其解决物理和化学问题,效果亦十分显著。近年国外对该领域的研究很活跃,并有专著及述评发表。国内的工作已见报道。分析化学运用因子分析,是用它解析混合物的多因子多批量的数据矩阵,可获取大量的     

三维荧光光谱结合二阶校正算法测定人体血浆和厚朴药材中的厚朴酚及和厚朴酚

利用三维荧光光谱与化学计量学二阶校正算法相结合, 直接测定人体血浆中和厚朴药材中的厚朴酚及和厚朴酚. 采用平行因子分析(PARAFAC)算法解析所得两种物质的回收率分别为(99.5±2.6)%和(90.2±1.8)%. 采用交替三线性分解(ATLD)算法解析, 当组分数N取3时, 回收率分别为(104.2±3.2)%和(98.7±4.0)%; 当N取4时, 回收率分别为(102.7±2.9)%和(99.0±4.6)%. 同时用该方法对厚朴药材中的厚朴酚及和厚朴酚进行快速定量测定, 结果令人满意. 实验结果表明, 此法可用于复杂试样中未知干扰共存下厚朴酚及和厚朴酚的同时测定.     

二维重叠色谱峰解析方法的比较

利用渐进因子分析方法(EFA)和固定尺寸移动窗口因子分析方法(FSMWEFA)与局部正交投影方法(LOPA)相结合,用于模拟的HPLC—DAD二维数据解析。通过比较谱峰部分重叠、光谱完全重叠、色谱拖尾3种情况的结果显示,在谱峰部分重叠和色谱拖尾两种情况下两种方法都可以较好的解析重叠峰。但是在光谱完全重叠时,前一种方法不能得出正确的结论,而后一种方法仍能得到满意的结果。     

基于高通量解析算法的复杂样品重叠气相色谱-质谱信号的快速分析

化学计量学算法为重叠气相色谱-质谱(GC-MS)信号的解析提供了有效手段,但其在计算过程中一般需要将数据进行分段处理,然后只对信号的某些区间进行解析,难以实现真正意义上的高通量分析。该文结合移动窗口目标转换因子分析(MWTTFA)和非负免疫算法(NNIA),建立了一种高通量解析方法。首先,根据所有可能存在的目标组分的标准质谱信息,利用MWTTFA检验复杂信号中存在的组分,并确定目标组分的质谱信息和洗脱时间区域。以得到的质谱信息作为后续计算的输入值,利用NNIA解析得到相应的色谱信息。采用快速升温程序对17种和42种农药混合标准样品的GC-MS信号进行分析,利用所建立的方法可在10 min内得到全部组分的色谱和质谱信息。     

三维荧光结合二阶校正法测定蛇床子及人体血浆中蛇床子素的含量

利用二阶校正的平行因子分析(PARAFAC)算法,交替三线性(ATLD)算法和自加权交替三线性(SWATLD)算法辅助三维荧光对中药蛇床子和人体血浆中蛇床子素进行了定性及定量分析。中药蛇床子和人体血浆体系中背景复杂,与蛇床子素的荧光峰有严重的重叠。然而,PARAFAC算法,ATLD算法和SWATLD算法具有独特的"二阶优势",即使在有未知干扰存在的情况下也能得到令人满意的结果。三种方法测得的蛇床子素在中药蛇床子中的回收率分别为103.6%,101.5%和103.0%,在血浆中的回收率分别为111.1%,100.0%和106.6%,得到的蛇床子素解析光谱和真实光谱几乎完全重合。实验结果说明,这三种化学计量学二阶校正算法可以在有未知干扰组分共存的情况下对蛇床子素进行准确而有效的定性及定量测定。     

基于化学计量学的GC-MS分析方法研究

气相色谱-质谱联用(GC-MS)、液相色谱-质谱联用(LC-MS)等,为分析多组分混合物提供了有力手段并广泛地应用于化工、食品、生物、医药等领域.但在分析多组分复杂体系时,其色谱信号严重重叠,使得该方法难于进行准确的定性定量分析.化学计量学方法的引入,为解决该问题提供了一种新手段.例如化学因子分析(CFA)、多元校正解析方法(MCR)、免疫算法(IA)和小波变换(WT)等已被成功地运用于复杂体系分析化学重叠信号的解析.     

三维荧光光谱二阶校正方法测定血浆样中喷昔洛韦及泛昔洛韦含量

利用三维荧光光谱即激发发射矩阵荧光光谱与化学计量学的基于平行因子分析(PARAFAC)算法的二阶校正方法相结合,尝试对血浆样中泛昔洛韦及其活性代谢物喷昔洛韦的含量进行同时定量测定.当算法选取组分数为3时,解析得到血浆样中泛昔洛韦和喷昔洛韦的平均回收率分别为(102.4±3.4)%和(105.1±2.3)%.结果表明该分析策略可准确可靠地实现血浆样中泛昔洛韦和喷昔洛韦的直接同时快速定量测定.     

完全未知混合体系的纯物种光谱辨析

基于因子分析的迭代目标转换算法,本文提出一种从完全未知混合物体系中获取纯物种光谱的解析方法.该法简单明瞭,不增加任何困难即可拓广至含n组份的混合体系,对光谱峰形状亦无任何附加限制要求.先采用计算机模拟技术对该法进行了校验,继用于紫外可见与荧光光谱的实际混合体系的解析,均获满意结果.     

利用目标试验因子分析法确定化学反应的级数及速率常数

利用目标试验因子分析(TTFA)结合数值遗传算法(NGA).解析反应过程中在线测得的动力学谱-光谱数据矩阵,可在未知各组分纯光谱及动力学模型情况下同时求解出各组分的纯光谱、反应级数及速率常数。提出用近似计算法计算各组分的动力学谱,使该方法能适用于任意反应级数的体系。针对两步连续反应模型,对反应物、中间体和最终产物均有吸收及某一种组分没有吸收的体系的模拟实验数据矩阵进行了处理,表明该方法均能适用。利用该方法对邻苯二甲酸二甲酯在碱性介质中的水解反应及日落黄水溶液的电解降解反应过程中测得的数据矩阵进行解析,均获得了可靠结果。     

用改进的因子分析光度法测定去痛片的组份及含量

本文通过引入非零截距因子及模拟纯谱的概念,改进了通常的目标转换因子分析方法。用此法解析去痛片中四种组份的含量,得到了令人满意的结果。     

多元曲线分辨-交替最小二乘方法在联用数据分辨中的应用

通过对模拟数据和高效毛细管电泳实验数据的分析,讨论了多元曲线分辨-交替最小二乘方法(MCR-ALS)在毛细管电泳-二极管阵列检测(CE-DAD)联用数据分辨中的应用.讨论了几种因素对MCR-ALS单个数据矩阵分辨结果的影响,包括待分析物光谱间的相似程度、浓度曲线的重叠程度以及由渐进因子分析(EFA)所得到的浓度初始值等.MCR-ALS还可用于多个数据矩阵的同时分析,即二阶MCR-ALS.结果表明,与一阶MCR-ALS相比,二阶MCR-ALS方法能够更好地解决各种分辨问题,得到合理和满意的分辨结果.