模式识别—人工神经网络在化学中的若干新应用

本文通过我们应用模式识别－人工神经网络方法预报新化合物、熔盐相图以及复杂化学反应体系的研究，展示应用模式识别－人工神经网络方法与物理化学理论相结合，研究化学现象的可能性和应用价值。     

MeX—REX3系相图的模式识别分析

用化学键参数－模式识别或人工神经网络方法研究ＭｅＸ－ＲＥＸ３型熔盐相图，总结中间化合物的形成、配比和Ｍｅ３ＲＥＸ６型化合物同分或异分熔化规律，并对其熔点或分解点进行预报。     

MeX－REX_3系相图的模式识别分析

用化学键参数－模式识别或人工神经网络方法研究ＭｅＸ－ＲＥＸ_３型熔盐相图，总结中间化合物的形成、化学配比和Ｍｅ_３ＲＥＸ_６型化合物同分或异分熔化规律，并对其熔点或分解点进行预报．     

相图的边界理论在相图教学中的应用

简要阐述恒压相图的边界理论在教学方面的应用,并结合教学实例进行了讨论。     

模式识别及其在分析化学中的应用

本文较系统地回顾了化学模式识别在分析化学领域近年来的发展，并涉及到与分析化学相关的生物、医学、环境科学、电子、食品科学中的应用，对分析化学模式识别相结合的发展趋势做了评述。     

气相色谱-模式识别技术在油气化探中的应用

〕本文采用吸附丝-气相色谱方法分析了某地区的44个油气化探样品,通过相关分析及R型因子分析对样品组分进行了特征抽提,然后用无监督模式分类法对样本进行了分类研究,结果与一般地质方法及地质资料相吻合。     

应用相图边界理论勾画多元恒温截面相图

根据相图的边界理论,可以确定恒温截面图中紧邻相区及其边界关系,进而可以根据有限的实验数据,比较直接地勾画出整个恒温截面图。本文以5元相图和8元相图为例加以说明。     

金属卤化物熔盐系相图的规律及计算机预报

Rules of molten salt phase diagrams of binary system MeX-Me’X4 (Me is monovalent metal, Me’ quadrivalent metal, X halides) were investigated using chemical bond parameter and pattern recognition-artificial neural networks method. Formability of intermediate compounds, chemical stiochiometry, melting type (congruent or incongruent) of intermediate compounds Me2Me’X6 and MeMe’X5 were summarized and predicted, the results were of good reliability.     

恒压相图的边界理论及其应用

相图由相区及其边界组成。如果能阐明相区及其边界如何构成相图的规律,对理解、应用、计算和测定多元相图无疑是至关重要的。因此,前人对它已经进行了大量的研究,有了许多经验法则和理论,但是这些法则和理论仍有不足之处。我们通过对于相图的深入分析,发现     

非平衡定态相图在含氮体系低压金刚石沉积中的应用

０前言最近几年低压金刚石制备研究中,出现了一类以含氮气相混合物为原料的制备方法,正逐渐被人们所重视：少量氮原子的存在（甚至是ｐｐｍ级）可以显著提高金刚石薄膜的淀积速率,改善薄膜质量［１,７］。本文报道根据非平衡热力学耦合理论［１０］,首次计算得到了含...     

模式识别在食品质量控制方面的应用进展

本文介绍了食品质量研究中常用的一些化学模式识别方法的基本原理,并介绍了模式识别结合红外、原子吸收、原子发射、气相色谱、液相色谱、质谱、电子鼻传感器等检测技术在食品质量控制中的应用.对化学计量学在食品质量控制中的应用前景作了展望.     

计算机模式识别法在甲状腺肿瘤患者血清微量元素谱研究中的应用

用马氏距离判别法对５３例甲状腺肿瘤患者和５８例健康人血清中Ｂａ、Ｃｒ、Ｍｇ、Ｍｎ、Ｍｏ、Ｓｒ、Ｚｎ、Ｆｅ、Ｃｕ和Ｃａ等元素含量进行了分类研究,分类准确度达９２．８％。研究结果表明,甲状腺肿瘤病变可能与人体中Ｍｏ、Ｍｎ、Ｆｅ、Ｍｇ、Ｃａ和Ｓｒ含量异常有关。文中还计算了患者和健康人血清元素间的相关系数,并讨论了其差异性。     

多组分体系相图中的杠杆原理形式

讨论了两相和三相多组分体系中杠杆原理的两种形式。对两组分体系,利用三相线上的杠杆原理关系式和凝固点降低公式,解释了熔化物体系冷却过程中的步冷曲线。另外,还讨论了三组分体系相图中,同一直线段上三个物系点之间的类杠杆原理关系式。该关系式可以用于不同浓度溶液的配制和三相体系相图的绘制。     

模式识别技术用于果酸混合物分析

研究了偏最小二乘法和人工神经网络法用于水果的紫外可见多组分光度分析。当混合物中诸组分存在相互作用，光谱加和性受到 扰动时，ＰＬＳ法和ＡＮＮ法用于混和物的分析仍能得到较满意的结果。     

应用计算机模式识别技术研究微量元素与健康的关系

介绍了微量元素检测数据的一般统计方法，着重推荐应用计算机模式识别技术统计数据．文中介绍计算机模式识别技术的原理和作者应用该技术在微量元素科学的研究中取得的部分成果．     

多目标的模式识别优化法及其在V—PTC材料设计中的应用

利用多目标的模式识别优化法进行计算机辅助Ｖ－ＰＴＣ材料设计，通过主成分分析研究了Ｖ－ＰＴＣ材料的性能与其特征参数的关系，得到了以Ｖ－ＰＴＣ材料的ρ０／ρｎ、ρｍ／ρｎ、和ρｒ为目标变量的模式识别分类图，并用来探寻具有较好性能的样品的工艺条件和配方参数。根据多目标的模式识别优化法提供的信息，设计并合成了数个优化样品。     

熔盐相图中间化合物CsCl.MnSO4的预报与合成

在运用化学键参数方法和模式识别或人工神经网络总结互作用三元系形成三元化合物规律的基础上, 预报了Cs^+,Mn^2^+|Cl^-, SO4^2^-系能形成三元化合物CsCl. MnSO4。经实验合成和X射线衍射验证, 上述化合物确实存在, 并测定了CsCl-MnSO4系相图的液相线, 其中间化合物熔点的预报值与实测值基本一致。     

多目标的模式识别优化法及其在V－PTC材料设计中的应用

利用多目标的模式识别优化法进行计算机辅助Ｖ－ＰＴＣ材料设计，通过主成分分析研究了Ｖ－ＰＴＣ材料的性能与其特征参数的关系，得到了以Ｖ－ＰＴＣ材料的ρ０／ρｎ、ρｍ／ρｎ、和ρｒ为目标变量的模式识别分类图，并用来探寻具有较好性能的样品的工艺条件和配方参数。根据多目标的模式识别优化法提供的信息，设计并合成了数个优化样品。     

灰色系统理论在中药色谱指纹图谱模式识别中的应用研究

建立了基于灰色系统理论的中药色谱指纹图谱模式识别模型。运用基于范数与信息熵赋权法的灰色关联分析,求出各待比较图谱特征变量数据序列与理想图谱特征变量数据序列之间的灰色关联度,并依据模糊匹配中的“最大匹配度”原则进行判断,从而达到品种识别和质量评价的目的。该模型在56批次不同品种化橘红药材样品的高效液相色谱分析中取得较满意的结果: 熵权与范数的灰色关联分析均能准确识别出毛橘红与光橘红两个品种,克服了传统相似度或灰色关联在化橘红色谱指纹图谱分析中的误判问题;对药材中化学成分的种类与含量十分接近的毛橘红不同栽培品种的识别率超过92.85%。此外,该模型计算量较少,整个模式识别过程通过计算机编程实现,操作简单。实验结果显示,灰色系统理论在中药色谱指纹图谱模式识别中有良好的适应性。