教育部“春晖计划”(Z2012108)
- 作品数：10 被引量：37H指数：5
- 相关作者：李仲刘明地吉守祥吴启勋叶丹更多>>
- 相关机构：青海民族大学青海师范大学青海大学更多>>
- 发文基金：教育部“春晖计划”国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：理学农业科学环境科学与工程机械工程更多>>
- 有机羧酸pK_a的定量结构—性质关系
- 2015年
- 应用物质结构-性质关系(QSPR)方法研究了34种羧酸pKa与分子描述符之间的定量关系,采用DRAGON 5.4软件和Hyer Chem7计算了34种羧酸分子的568种结构类参数和12种量子化学参数。根据偏差权重法筛选出61种结构描述符,采用多元逐步回归分析建立了34种羧酸结构-性质关系,得到最佳方程。方程相关系数R=0.990,标准偏差S=0.170。且有F>Fα,表明方程回归效果显著;对回归系数的t检验结果均有Sig<0.05,表明6个参数对pKa影响显著。"逐一剔除"交叉验证的结果证明模型具有良好的稳定性和较强的预测能力。6个参数物理意义及其对pKa影响的深入分析表明,其中羧基中氢原子净电荷(QH)和羧基中非羟基氧原子净电荷(Q=O)是影响羧酸强度的关键因素。
- 李梅兰李仲
- 关键词：羧酸PKADRAGON密度泛函定量结构性质关系
- 基于枸杞红外光谱人工神经网络的产地鉴别被引量：16
- 2016年
- 应用红外光谱技术,快速鉴别枸杞药材产地。利用傅里叶变换红外光谱,测定了45个来自青海省不同产地的枸杞样品的红外光谱。以常规预处理方法和小波变换对红外光谱原始数据进行了预处理。对比常用的窗口移动平滑预处理、标准正态变换以及多元散射校正,小波变换是一种有效实用的光谱预处理方法。为了提高神经网络的训练速度,在利用人工神经网络建立模型之前,通过小波变换的方法对光谱变量进行了压缩,同时对建立的模型的相关参数进行了详细的讨论。结果表明,红外光谱数据压缩到原来的1/8,其分析精度与原始光谱数据基本相当。以压缩了的光谱数据作为反向传播(BP)网络的输入变量,产地类别作为神经网络的输出变量,建立3层人工神经网络。其中隐含层神经元个数为5个,输出层神经元个数为1个。隐层的传递函数是tansig,输出层传递函数是purelin,网络训练函数trainlm,权阈值的学习函数是learngdm。net.trainParam.epochs=1 000,net.trainParam.goal=0.001。对10个未知枸杞产地类别进行了预测,预测结果准确率达100%。实验表明,建立的模型能够正确地对枸杞样品快速地进行产地鉴别。红外光谱法结合人工神经网络可作为中药材产地分类鉴别的一种新的现代化方法。
- 李仲刘明地吉守祥
- 关键词：枸杞傅里叶变换红外光谱小波变换人工神经网络
- 醛酮分子结构参数化表征及定量构谱关系研究
- 2013年
- 应用定量结构谱学性质相关(QSSR)方法研究脂肪醛酮谱学性质与分子描述符之间的定量关系.采用DRAGON 5.4软件和HyerChem 7计算了脂肪醛酮分子的258种结构类参数和12种量子化学参数.根据偏差权重法筛选出24种结构描述符.采用多元逐步回归分析建立了14种脂肪酮结构-紫外最大吸收波长关系,得到最佳方程:λmax=261.452+5.318X2V+1.109(ELUMO-EHOMO).方程相关系数R为0.984,标准偏差S为1.1722.另一个8种脂肪醛酮结构-羰基红外伸缩振动频率定量关系为:v=1726.082-4.823EHOMO+2.2591×10-4ET.相关系数R为0.991,标准偏差S为1.863."逐一剔除"交叉验证的结果证明,两个模型具有良好的稳定性和较强的预测能力.参数物理意义及对谱学性质影响的深入分析表明,其中的结构参数X2V是影响脂肪酮紫外最大吸收波长的关键因素,而量化参数(ELUMO-EHOMO)也是一个不可忽视的因素.量子化学参数ET和EHOMO是影响脂肪醛酮羰基红外伸缩振动频率的主要因素.
- 李仲龙启萍
- 关键词：脂肪醛脂肪酮DRAGON密度泛函
- 红外光谱结合聚类分析鉴别青海枸杞产地被引量：5
- 2014年
- 采用傅立叶变换红外光谱(FTIR)对枸杞样品产地模式进行鉴别。用常规预处理方法和小波变换法对红外光谱原始数据进行了预处理,利用聚类分析对已预处理后的红外光谱数据进行分析。聚类分析将12份样品聚为枸杞主产地和非主产地两大类,取得了较满意的分类效果。红外光谱法结合聚类分析法可作为枸杞产域分类鉴别的一种新的适用方法。
- 多杰扎西李仲刘明地
- 关键词：枸杞傅立叶变换红外光谱聚类分析
- 基于红外光谱概率神经网络的诃子产地鉴别被引量：7
- 2014年
- 利用傅里叶变换红外光谱,测定了不同产地诃子(Terminalia chebula Retz.)样品的红外光谱图。采用常规预处理方法和小波变换对红外光谱原始数据进行了预处理,并采用主成分分析进一步压缩光谱数据,前3个主成分的累积贡献率为98.054%。以前3个主成分作为网络输入,诃子产地类别作为网络输出,建立了概率神经网络,同时对建立该网络模型的扩展常数进行了分析。模型分析表明,建立的网络模型能够对40个诃子样品进行产地鉴别,红外光谱法结合神经网络可作为中药材产地分类鉴别的一种新的现代化方法。
- 安生梅吴启勋吉守祥
- 关键词：傅里叶变换红外光谱小波变换概率神经网络
- 基于红外光谱和随机森林的枸杞产地鉴别被引量：2
- 2016年
- 采用傅里叶变换红外光谱,测定了45个来自青海省不同产地的枸杞样品的红外光谱。小波变换对红外光谱原始数据进行了预处理。红外光谱数据压缩到原来的1/8,其分析精度与原始光谱数据基本相当。将45个样本数据分为30个训练集和15个测试集,建立随机森林(RF)预测枸杞产地模型,使用内部交叉验证和外部数据进行验证。采用R语言实现随机森林算法,并对模型的参数进行了优化。结果,所建立的判别模型中训练样本判别正确率为100%,测试样本判别正确率为100%。研究结果表明,建立的模型能够正确地对枸杞样品快速地进行产地鉴别,红外光谱法结合随机森林可作为中药材产域分类鉴别的一种新的现代化方法。
- 李仲刘明地吉守祥
- 关键词：枸杞傅里叶变换红外光谱小波变换R语言
- 青海枸杞的红外光谱鉴别及相似度分析被引量：7
- 2014年
- 利用傅里叶变换红外光谱,测定了35个来自青海省不同产地的枸杞样品的红外光谱。常规和小波变换的方法对红外光谱原始数据进行了预处理。对不同产地枸杞药材进行红外光谱指纹鉴别,并以质量最好的S1样品作为参考,建立枸杞的对照红外指纹图谱,采用相关系数法和夹角余弦法计算样品红外指纹图谱与对照指纹图谱的相似度。7批样品中,质量较好的红外指纹图谱与对照指纹图谱的相似度(夹角余弦法)均在0.99以上,其它的相似度均在0.99以下。进一步,聚类分析将7份样品聚为枸杞主产地与非主产地两大类及枸杞制品类,验证了相似度分析的结果。不同产地枸杞的红外指纹图谱可以用于药材的质量评价,其相似度值的大小可作为枸杞药材产地鉴别和质量评价。
- 刘明地李仲吴启勋吉守祥
- 关键词：枸杞傅里叶变换红外光谱相似度聚类分析
- 基于遗传算法的青海土族和藏族人发元素非线性映射研究
- 2016年
- 利用非线性映射与遗传算法相结合的方法对青海少数民族进行识别。遗传算法是一种借鉴生物界自然选择和进化机制发展起来的高度并行、随机、自适应搜索算法,由于其具有健壮性,特别适合于处理传统搜索算法解决不好的复杂的和非线性问题。它是解决各类函数优化和非线性映射问题的一种有效算法。以青海少数民族土族和藏族人发中微量元素的模式识别为例,编制基于误差函数的目标函数和遗传算法约束参数,应用基于MATLAB的遗传算法工具箱进行优化求解。结果表明:该工具箱在求解此类非线性优化问题上是有效的,基于遗传算法的非线性映射的预测结果比线性判别方法要好些。
- 李仲龙启萍吉守祥
- 关键词：遗传算法非线性映射模式识别土族藏族
- 苯胺类化合物生物毒性的定量构效关系研究
- 2013年
- 为深入认识苯胺类化合物活性与其结构之间的关系,基于逐步回归方法,建立了精度较高的QSAR多元回归模型。研究中提取了29种苯胺类化合物的6种结构参数描述符及1种分子指示变量。运用逐步回归方法进行了变量的压缩和选择。进而实施了多元回归分析,并由所得结果进行了苯胺类化合物结构与生物毒性关系的理论解释。
- 李仲
- 关键词：定量构效关系苯胺类化合物生物毒性结构参数
- 枸杞产地的小波变换红外光谱的聚类分析鉴别被引量：11
- 2014年
- 采用傅里叶变换红外光谱(FTIR)对不同枸杞样品产地进行鉴别.常规预处理方法和小波变换对红外光谱原始数据进行了预处理.对比常用的窗口移动平滑预处理、标准正态变换以及多元散射校正,说明小波变换是一种有效实用的光谱预处理方法.对已预处理后的红外光谱数据进行主成分分析和聚类分析,结果 18份枸杞样品聚为主产地和非主产地两大类,取得了较满意的分类效果.这种红外光谱技术结合聚类分析法被证明是可靠的,可作为枸杞产域鉴别的一种现代化方法.
- 刘明地李仲吴启勋叶丹
- 关键词：枸杞傅里叶变换红外光谱小波变换聚类分析
