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1.
一种新的氨基酸描述子及其在肽QSAR中的应用   总被引:11,自引:0,他引:11       下载免费PDF全文
从天然氨基酸的25个结构与拓扑变量中经主成分分析得到一种新的氨基酸描述子——VSTV (principal component scores vector of structural and topological variables).应用该描述子对以下3个体系,即血管紧张素转化酶抑制剂(2肽)、抗菌18肽和促凝血酶原激酶抑制剂(6~12肽)进行分子结构参数化表达,并在此基础上通过偏最小二乘回归(PLSR)建立定量构效关系(QSAR)模型,取得了优于文献的结果.模型的复相关系数(R2)和交互检验复相关系数(Q2)分别为0.789, 0.767; 0.996, 0.879; 0.981, 0.480.  相似文献
2.
CCD近红外光谱快速测定柴油中的芳烃含量   总被引:8,自引:0,他引:8  
研究了采用电感耦合器件(CCD)近工外光谱仪在短波近红外区域(700-1100nm)、利用偏最小二乘回归(PLS)测定柴油中芳烃含量的方法。考虑样品颜色对短波近红外光谱的影响,对波长范围的选择和基线处理方式进行了研究。考察了样品进入光路的时间对测定结果的影响。将CCDNIR对未知样品的预测结果与傅里叶变换近红外光谱(FT-NIR)在长波近红外范围(1000-2000nm)的预测结果及液相色谱的测定  相似文献
3.
CCD近红外光谱分析技术在测定红烟硝酸中的应用   总被引:6,自引:2,他引:4  
从化学计量学角度研究了CCD近红外光谱技术在无机物领域分析中的应用。使用偏最小二乘法(PLS)建立了红烟硝酸的密度、水分含量等五项指标的快速测定模型,验证了近红外光谱测定红烟硝酸各项指标的可靠性。试验证明,CCD近红外光谱方法具有重现性好、分析速度快、使用样品量少、可以在线分析等优点,可以用于无机物的常规分析。  相似文献
4.
用自适应偏最小二乘回归为药物定量构效关系建模   总被引:6,自引:0,他引:6  
提出了一种自适应偏最小二乘回归(APLSR)方法。对于指定的预测对象,APLSR将根据样本在结构参数空间中的分布,分析它们对预测对象的预报能力,自适应地为各个样本分配权值,并从样本数据中提取和选用PLS成分,从而实施自适应加权PLSR,以获得预报性能良好的模型,作者将APLSR应用于含硫苯衍生物的QSAR建模,取得了令人满意的效果。  相似文献
5.
近红外光谱法同时测定多种雌、孕激素   总被引:6,自引:0,他引:6  
研究并建立了用近红外吸收光谱同时测定多种雌、孕激素含量的快速方法,以四氢呋喃为溶剂,测定了雌二醇、雌三醇、雌酚酮,安宫黄体酮混合溶液的近红外光谱,利用雌,孕激素类物质在6000-11000cm^-1之间的近红外吸收,用偏最小二乘法解析重叠光谱,求得各组分的含曦,结果表明近外光谱法可以有效地同时检测雌二醇,雌三醇、雌酚酮和安宫黄体酮;并讨论了多种因素对测量精度的影响。  相似文献
6.
Balabin RM  Smirnov SV 《Talanta》2011,85(1):562-568
Melamine (2,4,6-triamino-1,3,5-triazine) is a nitrogen-rich chemical implicated in the pet and human food recalls and in the global food safety scares involving milk products. Due to the serious health concerns associated with melamine consumption and the extensive scope of affected products, rapid and sensitive methods to detect melamine's presence are essential. We propose the use of spectroscopy data-produced by near-infrared (near-IR/NIR) and mid-infrared (mid-IR/MIR) spectroscopies, in particular—for melamine detection in complex dairy matrixes. None of the up-to-date reported IR-based methods for melamine detection has unambiguously shown its wide applicability to different dairy products as well as limit of detection (LOD) below 1 ppm on independent sample set. It was found that infrared spectroscopy is an effective tool to detect melamine in dairy products, such as infant formula, milk powder, or liquid milk. ALOD below 1 ppm (0.76 ± 0.11 ppm) can be reached if a correct spectrum preprocessing (pretreatment) technique and a correct multivariate (MDA) algorithm—partial least squares regression (PLS), polynomial PLS (Poly-PLS), artificial neural network (ANN), support vector regression (SVR), or least squares support vector machine (LS-SVM)—are used for spectrum analysis. The relationship between MIR/NIR spectrum of milk products and melamine content is nonlinear. Thus, nonlinear regression methods are needed to correctly predict the triazine-derivative content of milk products. It can be concluded that mid- and near-infrared spectroscopy can be regarded as a quick, sensitive, robust, and low-cost method for liquid milk, infant formula, and milk powder analysis.  相似文献
7.
8.
倪永年 Kokot  S 《分析化学》1994,22(5):431-435
本文利用微分脉冲阳极溶出伏安法对微量铜、锑、铋混合溶液进行同进分析,实验在盐酸-氯化钠介质中进行,悬汞电极作工作电极,在-400mV处富集电解5min,然后由-400mV向0V作微分脉冲溶出伏安扫描,扫描速度为2mV/s,脉冲振幅为40mV,由于计算机采集溶出伏安数据后采用偏最小二乘法计算并建立数学模型,然后据此模型对未知溶液进行定量分析,获得了较好的结果。  相似文献
9.
以掺假核桃油样品为低场核磁共振检测对象,利用主成分分析法(PCA)和偏最小二乘回归法(PLSR)分析处理Carr-Purcell-Meiboom-Gill(CPMG)序列的核磁共振弛豫数据,旨在探求一种能快速检测核桃油品质的新方法。对几种常见掺假形式(掺入大豆油、玉米油、葵花油)的核桃油样品和纯核桃油样品进行检测和评价。实验结果表明:纯核桃油和掺入不同种类食用油的掺假核桃油在主成分得分图上可以得到很好的区分,且掺假样品随掺假比例在图中呈规律性分布;采用PLSR法对CPMG数据和实际掺假率进行回归,可实现对核桃油掺假水平的准确定量测定。方法快速、无损、准确,在食用油制品的品质控制及评价方面具有很大的应用潜力。  相似文献
10.
A new variable selection algorithm is described, based on ant colony optimization (ACO). The algorithm aim is to choose, from a large number of available spectral wavelengths, those relevant to the estimation of analyte concentrations or sample properties when spectroscopic analysis is combined with multivariate calibration techniques such as partial least-squares (PLS) regression. The new algorithm employs the concept of cooperative pheromone accumulation, which is typical of ACO selection methods, and optimizes PLS models using a pre-defined number of variables, employing a Monte Carlo approach to discard irrelevant sensors. The performance has been tested on a simulated system, where it shows a significant superiority over other commonly employed selection methods, such as genetic algorithms. Several near infrared spectroscopic experimental data sets have been subjected to the present ACO algorithm, with PLS leading to improved analytical figures of merit upon wavelength selection. The method could be helpful in other chemometric activities such as classification or quantitative structure-activity relationship (QSAR) problems.  相似文献
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