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1、現(xiàn)代分析科學(xué)與計(jì)算機(jī)科學(xué)的發(fā)展為我們提供了大量而又豐富的化學(xué)數(shù)據(jù),在這些化學(xué)數(shù)據(jù)中蘊(yùn)藏著巨大的化學(xué)信息。在儀器硬件設(shè)備不斷改進(jìn)的今天,通過(guò)數(shù)學(xué)知識(shí)以及化學(xué)信息學(xué)知識(shí)去解析這些化學(xué)數(shù)據(jù),同樣可以有效的提高儀器的應(yīng)用效果。然而如何有效的將這些蘊(yùn)涵在大量的化學(xué)量測(cè)數(shù)據(jù)中的化學(xué)信息提取出來(lái),是分析化學(xué)工作者們所面臨的巨大的挑戰(zhàn)與極大的機(jī)遇。紅外光譜與質(zhì)譜作為有機(jī)化學(xué)工作者應(yīng)用最為廣泛的兩類(lèi)譜圖,通過(guò)幾十年的發(fā)展,積累了大量的譜圖數(shù)據(jù)。這些為我們
2、應(yīng)用化學(xué)信息學(xué)知識(shí),利用計(jì)算機(jī)輔助對(duì)有機(jī)波譜進(jìn)行解析提供了有力的條件。在對(duì)波譜解析的研究中,通過(guò)對(duì)波譜進(jìn)行數(shù)學(xué)轉(zhuǎn)換,應(yīng)用特征挑選方法進(jìn)行數(shù)據(jù)優(yōu)化降維,在近十年引起了這一領(lǐng)域越來(lái)越多課題組的關(guān)注。 本文的研究對(duì)象為:OMNIC數(shù)據(jù)庫(kù)中的紅外光譜,NIST 2.0質(zhì)譜數(shù)據(jù)庫(kù)中的質(zhì)譜。研究?jī)?nèi)容:通過(guò)將原始譜圖進(jìn)行適當(dāng)?shù)臄?shù)學(xué)轉(zhuǎn)化,生成一定數(shù)量的譜圖特征;應(yīng)用特征挑選方法,對(duì)這些譜圖特征進(jìn)行挑選形成最優(yōu)的譜圖特征集合,達(dá)到數(shù)據(jù)去冗降維的
3、目的;將一系列分類(lèi)方法應(yīng)用于挑選出的最優(yōu)譜圖特征集合,討論挑選的意義以及對(duì)分類(lèi)結(jié)果的影響。研究方法:采用了兩種特征挑選方法,F(xiàn)isher比率(Fisher ratios),遺傳算法和偏最小二乘回歸相結(jié)合(GA—PLS);針對(duì)不同研究對(duì)象共使用五種分類(lèi)方法,K最鄰近法(KNN),支持向量機(jī)(SVM),助推法與分類(lèi)回歸樹(shù)(AdaBoost—CART),分類(lèi)回歸樹(shù)(CART),概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(PNN)。 作為振動(dòng)光譜的紅外光譜,對(duì)烯烴
4、的順/反(cis-/trarls-)結(jié)構(gòu)具有很好的識(shí)別能力,然而由于特殊官能基團(tuán)對(duì)分子振動(dòng)的影響,對(duì)光譜中順/反結(jié)構(gòu)的直觀解析,有時(shí)存在較大的困難。因此針對(duì)紅外光譜,本文主要的研究目的是對(duì)烯烴化合物的順/反構(gòu)型進(jìn)行分類(lèi)預(yù)測(cè)。通過(guò)對(duì)原始譜圖特征挑選,應(yīng)用SVM,PNN兩種分類(lèi)方法建立分類(lèi)器進(jìn)行預(yù)測(cè),與未應(yīng)用特征挑選方法而直接使用全譜的分類(lèi)器進(jìn)行比較,研究結(jié)果顯示應(yīng)用了特征挑選的分類(lèi)器可以得到更佳的分類(lèi)效果;其中,通過(guò)GA—PLS挑選的特征
5、建立的分類(lèi)器預(yù)測(cè)效果明顯好于Fisher ratios挑選特征構(gòu)建的分類(lèi)器。不同于譜圖表現(xiàn)為連續(xù)譜的紅外光譜,質(zhì)譜由于是離子碎片形成的譜圖,其含有的化學(xué)結(jié)構(gòu)信息更多,同時(shí)也更加難以直觀的進(jìn)行解析判斷。因此對(duì)質(zhì)譜進(jìn)行解析時(shí),需要采取一系列的數(shù)學(xué)轉(zhuǎn)化方法,得到一定數(shù)量的質(zhì)譜特征;同時(shí)因?yàn)檫@些特征均具有較強(qiáng)的化學(xué)結(jié)構(gòu)解釋的意義,當(dāng)我們采用特征挑選方法提取這些特征時(shí),也就相應(yīng)找到了在對(duì)該物質(zhì)進(jìn)行質(zhì)譜解析時(shí),起到關(guān)鍵作用的化學(xué)結(jié)構(gòu)。針對(duì)質(zhì)譜,本文
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