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1.
王欢  李梦龙  周向葛 《化学通报》2014,77(11):1138-1140
化学分析教科书中给出的弱酸能被准确滴定的条件是cKa≥1.0×10-8。本文根据这一判据的来源(滴定突跃≥0.3pH单位),对一元酸体系的滴定情况进行了严格数学处理。计算结果表明,只有同时满足弱酸的浓度c1.0×10-3mol/L和cKa≥1.0×10-8条件下,弱酸才能被准确滴定。对于浓度极稀的酸溶液(c≤1.4×10-4mol/L),无论强酸还是弱酸都不能被准确滴定。对教材很少涉及的不同浓度酸碱互相滴定的情况也给出了有价值的结论。  相似文献   
2.
G蛋白偶联受体广泛参与各类生理活动的调控,目前市场上1/2的小分子药物均是以GPCR为药物靶标。由于G蛋白偶联受体晶体结构缺乏,采用理论方法对G蛋白受体耦合特异性进行分类预测在药物研发领域有着重要的学术和应用价值。因此,本文采用模式识别方法,基于GPCR序列,以伪氨基酸算法以及遗传算法为基础,用支持向量机方法建立了G蛋白偶联受体耦合特异性的预测模型,取得了可达82.5%的较高的预测准确度。  相似文献   
3.
结合紫外吸收和偏最小二乘法建立了环境水样中2,4,6-三硝基甲苯及其分解物的分析方法,在不经过任何预先分离的情况下,实现了环境水样中2,4,6-三硝基甲苯(TNT)及其分解物2,4-二硝基甲苯(2,4-DNT)和2,6-二硝基甲苯(2,6-DNT)的快速准确测定.采用正交试验设计(OAD)配制了25个训练集样本和15个独立预测集样本,采用变量种群分析(VCPA)方法挑选特征变量以提高偏最小二乘法(PLS)模型的预测效果,预测集中每个物质的相关系数R2均达到0.99.将最优的VCPA模型用于真实水样中TNT以及DNT的检测,并采用HPLC方法进行了验证.实验结果显示,VCPA模型的回收率与HPLC法相近.紫外光谱法结合化学计量学方法可作为环境体系中多成分同时测定的一种简便、快速、有效的方法.  相似文献   
4.
在集成框架下,提出了一种联合自助采样和基于互信息变量选择的子空间回归集成偏最小二乘算法MISEPLS.此算法的核心是通过训练集自助采样和随后计算互信息的方式来引入成员模型的差异性.由于互信息量小于一个特定阈值的变量被淘汰,每个成员模型在原始变量的一个子空间得到训练.模型融合考虑了简单平均和加权平均两种方式.通过两个近红外光谱定量校正实验,与建立单模型的全谱偏最小二乘算法(PLS)和基于互信息变量选择的偏最小二乘算法(MIPLS)进行了比较.结果表明,在不增加模型复杂度的情况下,MISEPLS能建立起更精确、更稳健的校正模型.  相似文献   
5.
基于系统生物学的方法对药物及其蛋白质靶标进行网络化的系统研究将有助于我们从生物信息学的角度来理解药物研发的现况.  相似文献   
6.
卡尔曼滤波光谱法用于化学平衡研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
提出了光谱法与卡尔曼滤波及因子分析相结合的新方法以研究化学平衡,将复杂的化学平衡视为特殊的多组分混合体系,其中各物种在不同介质中存在相互的平衡,卡尔曼滤波及因子分析被用作有效的化学计量学分辨工具,从光谱数据中提取信息,已用于确定所存在的物种数目和浓度以及平衡常数,本文以部分三苯甲烷试剂为例确定其酸碱平衡常数。  相似文献   
7.
化学计量学在我国光度分析中的进展   总被引:3,自引:0,他引:3  
本文介绍了化学计量学在我国光度分析中的研究应用及某些进展。这些方法可用于消除干扰,改善选择性,实现无机、有机及药物多组分混合物以及复方制剂的同时测定。  相似文献   
8.
基于支持向量机的羰基化合物红外光谱研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
设计了一个4层分等级分类系统,通过支持向量机技术对羰基化合物的红外光谱成功地进行了信息分类和提取,并与人工神经网络进行比较,结果表明:支持向量机对羰基类化合物红外光谱分类效果优于人工神经网络;另外详细探讨了表征酰胺类化合物的特征光谱峰片段对识圳伯仲叔酰胺的影响,证明了酰胺的N-H伸缩振动峰对识别伯仲叔酰胺贡献最大,为构建红外光谱智能解析系统提供了定量依据。  相似文献   
9.
将主成分分析(PCA)用于肝功能检测数据特征提取,然后用支持向量机(SVM)对乙肝、丙肝、肝硬化、正常人样本建立分类模型。采用高斯径向基函数(RBF)为核函数,调节核函数参数C及σ以建立最佳支持向量机模型。该模型对训练集的识别率为99.3%,对预测集的预测率为96.4%。结果表明:PCA-SVM法建立的肝病分类模型能较好的区分乙肝、丙肝、肝硬化及正常人,且分类效果优于传统支持向量机及人工神经网络(ANN)分类模型。  相似文献   
10.
本文构建了一个Delaunay模型对电压门控钾离子(Kv)通道进行预测。该方法通过建立一系列带有隐含变量的单纯形来分类电压门控钾离子通道,然后通过未知序列在主成分空间里面的投影来预测结构。结果表明该模型无论是在分类和结构预测上均可以得到很好的结果。  相似文献   
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