识别和解释质谱图知识库系统的研究

本文从知识工程学角度考察了识别和解释质谱图的问题,讨论了建立识别和解释质谱图知识库系统需解决的一些主要问题,并提出了一个一致地、完备地用以表达分析化学领域知识的表达模型,发展了具有启发式和模型基两种方法优点的混合推理模型。进而论述了系统的设计思想和结构组成原理,以及知识库和推理机两者之间的关系。     

近红外漫反射光谱法测定黄连浸膏粉中生物碱含量

采用近红外漫反射光谱法对黄连浸膏粉中小檗碱、巴马亭、药根碱和总生物碱含量进行快速无损检测。以HPLC分析值作参比,采用偏最小二乘回归算法建立二阶导数光谱信息与各组分含量间的定量校正模型,并对未知样品中各组分含量进行预测。小檗碱、巴马亭、药根碱和总生物碱的预测均方差(RMSEP)分别为0．184、0．109、0．054和0．325;加样回收率分别为97．67％～99．59％、96．63％～100．70％、95．15％～101．15％和97．41％～99．89％,重现性实验相对标准偏差(RSD)分别为0．3％、0．6％、1．8％和0．3％。该方法结果准确可靠,重现性、稳定性均良好,适用于工业现场的原位和在线检测。     

运用模糊神经网络表达和预测链烷烃pVT性质

采用一种基于遗传算法的新型模糊神经网络方法研究链烷烃类化合物的pVT性质。该方法综合神经网络、遗传算法与模糊系统三种柔性智能计算技术的优点,具有良好的学习能力,不易陷入局部最小区域,学习速度较快,网络知识以模糊语言变量的形式加以表达,易于理解。用分子连接性指数对24种链烷烃化合物结构和pVT数据进行学习,进而预测另外14种未知化合物的pVT性质,较好地揭示出化合物分子结构与pVT性质之间的关系,并给出了良好的关联与预测结果。