固相微萃取-气相色谱-质谱分析牡丹花的挥发性成分

用固相微萃取装置（SPME）顶空提取牡丹花的挥发性成分,采用气相色谱-质谱（GC-MS）联用技术定性分析不同品种牡丹花的挥发性成分,归一法计算其相对百分含量,同时对SPME与水气蒸馏提取效果进行了比较。10个品种牡丹花共检出34种成分,其中多数是烷烃。不同品种牡丹花的成分与相对百分含量不同,少量的醇、酯、烯等成为其特有成分。     

免疫算法: 一种新的多组分重叠色谱信号的解析方法

色谱及其联用技术的快速发展使其成为复杂样品分析的重要手段,但在复杂样品分析中仍难以避免多组分色谱信号的重叠。化学计量学利用数学方法对复杂重叠信号进行解析,为复杂样品的色谱分析提供了新的手段。本文对免疫算法研究的近期进展进行了总结,并以具体的实例介绍了其在多组分重叠色谱信号解析方面的应用。     

X射线荧光光谱法测定铝土矿中的主成分

建立了X射线荧光光谱法测定铝土矿中主要成分氧化铁、氧化硅、氧化铝、氧化钠、氧化钾、氧化钛、氧化钙、氧化镁的方法。将铝土矿样品以四硼酸锂作熔剂,氟化锂作助熔剂,碘化铵作脱模剂高温熔融制备成玻璃熔片,以标准物质和自制标样作校准曲线,在XRF-2400仪上按选定的仪器条件测量强度,按预先建好的校准曲线计算结果,并与化学法进行对照,结果基本一致,方法操作简单、快速,准确度和精密度均达到国家标准方法规定的要求。     

基于广义回归神经网络的微生物降解效应对助燃剂检测的影响

为探究火场土壤载体中微生物降解效应对助燃剂鉴定的影响，在普通土和培养土两种土样上注射助燃剂，以密封存放时间为变量，通过静态顶空的样品预处理方式对样品内的助燃剂残留物进行气相色谱-质谱法（GC-MS）鉴定。研究发现，微生物降解效应会改变样品内助燃剂组分，不同土样内降解结果有所不同，普通土样的降解效应较培养土样明显，C9~C12直链烷烃和单取代芳香烃更易被降解，多取代芳烃的降解难度随取代基含量的增多而增加。按土样种类采用主成分分析（PCA）的方式进行数据降维后，采用广义回归神经网络（GRNN）对不同土样结果区分，准确率达100%。     

青翘清热解毒活性组分及成分筛选

探讨青翘清热解毒活性组分。以C_(18)为分离材料将青翘60%乙醇提取物分离为6个化学成分群F_1～F_6;以清除DPPH·的能力、抑菌效果和改善LPS诱导的小鼠巨噬细胞RAW264.7产生炎症反应的程度为评价指标,评价不同化学成分群的抗氧化、抑菌和抗炎活性。F_2化学成分群在抗氧化、抑菌和抗炎活性等方面均具有较强的活性;进一步化学成分分析表明青翘清热解毒活性组分F_2主要是由苯乙醇苷类成分组成,主要成分为连翘酯苷A和连翘酯苷I。青翘清热解毒活性活性成分主要为苯乙醇苷类成分。     

硅烷化GC-MS指纹图谱在卷烟品牌分析中的应用

采用硅烷化衍生化法结合气相色谱-质谱(GC-MS)法对卷烟烟丝中的主要化学成分进行检测,获得了21个卷烟样品的烟丝硅烷化GC-MS指纹图谱数据,并应用聚类分析和主成分分析法对烟丝硅烷化GC-MS指纹图谱数据进行综合评价。结果表明,该方法可用于不同品牌卷烟的比较和区分,硅烷化成分的含量分布特征能反映不同品牌卷烟的特性,可为卷烟品牌的风格表征、品质维护和真伪鉴别提供参考。     

食品中的有害化学成分

本文介绍了食品中的有害化学分，结构、来源，以及食用后的机体反应。了一些防止产物有害成分的措施和除去有害成分的方法。     

基于ICA的时间序列聚类方法及其在股票数据分析中的应用

时间序列聚类分析是时间序列数据挖掘中的重要任务之一，通常由于时间序列数据的特殊结构，导致一般的聚类算法不能直接应用于时间序列数据。本文提出了一种基于独立成分分析与改进^一均值算法相结合的时间序列聚类算法，该算法首先利用独立成分分析对时间序列数据进行特征提取，然后利用改进￡．均值聚类算法完成对时间序列特征数据的聚类分析，从而得到了一种新的基于特征的时间序列聚类方法。为了验证该方法的有效性和可行性，将其应用于实际的股票时间序列数据聚类分析中，取得了较好的数值结果。     

线性规划基线算法的基本概念

１．运算表格线性规划的基线算法是单纯形法（基点算法）的发展,因为每张运算表格对应着一条基线而得名．它象单纯形法一样好学易用,操作简便,而解题速度比单纯形法快．考虑标准型线性规划问题（ＬＰ）：：其中ｃ,ｘｅＲ"＋",Ａ是。ｘ（佩十。）矩阵,ｂｅＲ"。是（ＬＰ）的维数,。是约束个数．Ｘ＝｛ＸＥＲ""叫ＡＸ＝ｂ,Ｘ三０｝是（＊利的可行集．Ｘ是一个多面凸集．本文假定Ｃ４０．并且原点不是最优解．把Ｘ看作参数．方程组０．】Ｘ＝０,】的系数表称为母表（表１）．恒假设矩阵０－１－＼Ａｊ＼ｈｉ一"-一'-－"－"'一'-"-一"…