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本文报道一个可辅助化学家进行红外光谱结构解析的新的专家系统。它由5个基本部分组成:知识库、推理机、数据库、知识获取模块和解释模块。系统用TurboPROLOG人工智能语言实现。与其它光谱解析系统相比较,本系统具有下述特点:方便友好的用户界面,两种知识库管理手段,数种解释功能。可在IBMPC/XT及其兼容机上运行。系统的另一个重要特点是能模拟有经验的化学家解析光谱、推断完整分子结构的推理方法。 相似文献
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大豆蛋白的中红外和近红外光谱研究* 总被引：2，自引：0，他引：2
大豆蛋白在各领域的应用已得到广泛的关注,因此大豆蛋白及其改性材料在结构性能方面的研究显得越来越重要。中红外光谱(mid-infrared spectroscopy,MIR)和近红外光谱(near-infrared spectroscopy,NIR)正是对蛋白质进行定性定量分析的有力手段。中红外光谱可以有效地分析大豆蛋白在溶液和薄膜中的二级结构以及大豆衍生材料内蛋白质的结构变化情况。近红外光谱则在蛋白质定量分析方面有着独特的优势。本文介绍了运用这两种光谱技术进行研究的一些工作,这些实例表明了中红外和近红外光谱在大豆蛋白研究领域的重要应用价值。 相似文献
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近红外与中红外光谱技术在土壤分析中的应用 总被引：4，自引：0，他引：4
传统的土壤分析方法周期长、成本高,不能在短时间内获取所需的土壤信息,如何快速、准确地获取土壤信息成为农业现代化的必然要求。漫反射光谱技术以其快速、廉价、非破坏与无污染等特点,已成为环境研究中获取相关土壤信息的重要技术手段,其中的近红外(NIR,780~2 500 nm)和中红外(MIR,2 500~25 000 nm)光谱技术预测土壤理化特性逐渐成为国内外学者研究的重点领域。文章介绍了近红外和中红外光谱技术的基本原理和分析方法,综述了该技术在土壤分析方面的具体应用,并对此提出了一些观点和展望。 相似文献
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红外、近红外光谱-簇类的独立软模式方法识别植物调和油脂 总被引：3，自引：0，他引：3
用IR,NIR光谱法结合簇类的独立软模式(SIMCA)识别方法对植物油脂进行分类识别,建立了识别二元、三元植物调和油脂的测定方法。应用NIRCal5.2软件的SIMCA技术,分别为所制备的植物调和油脂建立了IR和NIR识别模型,并讨论了光谱处理和数据处理方法来提高模型的分类识别效果。分别以各种植物调和油脂的IR和NIR光谱为变量,随机抽取2/3的样本作训练集,建立了各个调和油的主成分分析(Princi-pal component analysis,PCA)模型;1/3作验证集,对所建模型进行验证识别。用聚类分析-主成分分析(CLU-PCA)方法考察调和油的IR,NIR光谱信息与其纯油的主成分分布。结果显示,在4000～10000cm-1光谱范围内,SIMCA可以对15种二元调和油和2种三元调和油的NIR光谱分别聚类并识别;并对10种二元调和油和2种三元调和油的IR光谱分别聚类并识别。IR以4个波数1099,1119,1746与2855cm-1的吸收值作为分析基础,选择不同的主成分数及数据预处理方法。各种油脂的SIMCA分析的分类精度均为100%,调和油的验证识别准确率100%,最低识别比例为1%,且IR识别灵敏度高于NIR。 相似文献
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以二甲苯的红外光谱教学为例,介绍了Gaussian软件在有机化合物波谱解析教学中的具体应用。通过Gaussian View对分子结构和分子振动的可视化,帮助学生对分子的空间结构、振动模式的指认与吸收峰的归属等有更感性的认识,有利于学生理解红外光谱的本质,有效提高学生的学习兴趣和积极性。同时,让学生了解量子化学软件在红外光谱解析中的应用,了解化学研究的前沿手段,有利于开阔学生视野,培养学生解决实际问题的能力。 相似文献
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