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《四川大学》 2006年
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含氧化合物红外光谱信息特征的研究

谢微  
【摘要】: 自然科学与技术科学的信息化是科技发展的重要趋势。分析化学实际上是一门化学信息科学,化学计量学就是分析化学信息化的产物。从科学发展史看,科学数据的大量积累,往往导致重大科学规律的发现。各种现代化的分析仪器的出现和广泛应用,使得在短时间内获得物质体系大量信息成为可能,这为化学计量学的数据挖掘研究提供了机遇。几十年以来,人们一直在探索如何从大量的红外谱图中最大可能地提取信息,将解析经验化。特别是近20年来,出现了许多计算机辅助红外光谱识别方法,这些方法大致可以分为三类:专家系统,谱图检索系统,模式识别方法。其中最常用的模式识别方法是人工神经网络和偏最小二乘法。文献中大部分利用它们对子结构进行识别,而对特定类别的化合物深入研究尚未涉及,对化合物的特征吸收峰也没有深入的讨论。此外,即使应用最多的人工神经网络在识别子结构时准确度也不高,且神经网络存在不稳定、容易陷入局部极小和收敛速度慢等问题。 本文尝试了利用支持向量机提取不同化学环境下含氧化合物红外光谱的信息特征。设计了一个分等级系统对OMNIC数据库中4852个含氧化合物进行分类。首先将含氧化合物分成含羟基、羰基、醚、羧基、硫氧、磷氧、氮氧类七类化合物,进而对其中四类进行下一级分类,以期扩大子结构,识别含氧基团邻近连接基团。以其中含羰基化合物为例,将支持向量机所得结果与误差反向传播神经网络所得结果进行比较,其中除酯类化合物外,支持向量机模型的识别率均优于人工神经网络模型。 第四层一元醇的分类以及第三层酰胺的分类中,将包含其特征峰的光谱片
【学位授予单位】:四川大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2006
【分类号】:O657.33

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【引证文献】
中国硕士学位论文全文数据库 前1条
1 李银;固定化纳米α-Fe_2O_3微球对铀(Ⅵ)的吸附特性研究[D];南华大学;2012年
【参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 李梦龙,罗明亮,孙兆林,张晓彤,李志良;BP网络用于红外光谱碎片结构识别——模型与算法的研究[J];抚顺石油学院学报;1996年03期
2 刘民武,田敏,江天籁;最小二乘-红外光谱法定量测定羟基化合物[J];分析化学;1997年06期
3 何锡文,陈鼎,王永泰;优化迭代目标转换因子分析法在多组分混合物红外光谱解析中的应用[J];高等学校化学学报;1995年06期
4 李燕,王俊德,顾炳和,孟广政;人工神经网络及其在光谱分析中的应用[J];光谱学与光谱分析;1999年06期
5 李燕,王俊德,王连军;人工神经网络法鉴别红外光谱[J];光谱学与光谱分析;2000年04期
6 李燕,孙秀云,王俊德;人工神经网络法测定五组分红外光谱体系[J];光谱学与光谱分析;2000年06期
7 赵虹;含氧化合物的红外光谱特征[J];光谱学与光谱分析;2001年04期
8 刘芳,王俊德;遗传算法用于傅里叶变换红外光谱的定量解析[J];光谱学与光谱分析;2001年05期
9 朱蕾,苏艳;傅里叶红外光谱分析在环境试验中的应用[J];环境技术;2002年03期
10 陈海峰,罗时玮,姚建华,袁身刚,郑崇直,范波涛,A.PANAYE,J.P.DOUCET;红外谱图中特征峰与对应子结构相互关系的确定[J];计算机与应用化学;2000年Z1期
【共引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 许高程;张文君;王卫红;;支持向量机技术在遥感影像滑坡体提取中的应用[J];安徽农业科学;2009年06期
2 管翠萍;;药物靶标G蛋白偶联受体的识别预测[J];安徽农业科学;2010年24期
3 邓发达;朱立军;戴亚;王鹏;施丰成;尚军;;基于近红外光谱技术的卷烟类型识别方法研究[J];安徽农业科学;2011年12期
4 刘婷婷;;基于支持向量机的水稻纹枯病识别研究[J];安徽农业科学;2011年28期
5 吴夏;吴根华;开小明;;化学信息学双语教学的探讨[J];安庆师范学院学报(自然科学版);2012年01期
6 高闯;王立东;周世宇;;基于支持矢量机的宫颈细胞分类[J];辽宁科技大学学报;2009年03期
7 刘和;;从化学发展史看化学学科发展观的沿革[J];安顺学院学报;2011年01期
8 孔一江;;村镇生活污水强化混凝处理实验研究[J];环境科学与管理;2009年03期
9 汪廷华;田盛丰;黄厚宽;廖年冬;;样本属性重要度的支持向量机方法[J];北京交通大学学报;2007年05期
10 宋海滨;刘云帼;;基于支持向量机的预测控制算法[J];兵工自动化;2006年04期
中国重要会议论文全文数据库 前10条
1 ;An effective procedure exploiting unlabeled data to build monitoring system[A];中国科学院地质与地球物理研究所第11届(2011年度)学术年会论文集(下)[C];2012年
2 ;A Novel Kernel PCA Support Vector Machine Algorithm with Feature Transition Function[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
3 吕蓬;柳亦兵;马强;魏于凡;;支持向量机在齿轮智能故障诊断中的应用研究[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
4 ;Fault Pattern Recognition of Rolling Bearings Based on Wavelet Packet and Support Vector Machine[A];第二十七届中国控制会议论文集[C];2008年
5 蒋少华;桂卫华;阳春华;唐朝晖;蒋朝辉;;基于主元分析与支持向量机的方法及其在密闭鼓风炉过程监控诊断中的应用[A];第二十七届中国控制会议论文集[C];2008年
6 王海丰;李壮;任洪娥;赵鹏;;基于非下采样Contourlet变换和SVM的纹理图像分割算法[A];第二十九届中国控制会议论文集[C];2010年
7 ;Image Classification with Ant Colony Based Support Vector Machine[A];中国自动化学会控制理论专业委员会A卷[C];2011年
8 王春林;;灰熔点预测建模研究[A];中国自动化学会控制理论专业委员会B卷[C];2011年
9 晋朝勃;胡刚强;史广智;李玉阳;;一种采用支持向量机的水中目标识别方法[A];中国声学学会水声学分会2011年全国水声学学术会议论文集[C];2011年
10 刘英林;刘洪鹏;査星云;宋扬;;基于SVM的热轧钢卷性能分析[A];中国计量协会冶金分会2012年会暨能源计量与节能降耗经验交流会论文集[C];2012年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 赵莹;半监督支持向量机学习算法研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
2 殷志伟;基于统计学习理论的分类方法研究[D];哈尔滨工程大学;2009年
3 郑大腾;柔性坐标测量机空间误差模型及最佳测量区研究[D];合肥工业大学;2010年
4 柏坚;非线性数学地质模型研究及在滇东南金矿成矿预测中的应用[D];中国地质大学(北京);2010年
5 陈祯;基于近红外光谱分析的土壤水分信息的提取与处理[D];华中科技大学;2010年
6 姚志明;基于步态触觉信息的身份识别研究[D];中国科学技术大学;2010年
7 陈志国;基于群体智能的机器视觉的关键技术研究[D];江南大学;2010年
8 颜辉;植物油的亚油酸、亚麻酸红外光谱融合和模型优化方法的研究[D];江苏大学;2010年
9 尹浩;地中海贫血筛查指标的FTIR/ATR光谱分析方法研究[D];暨南大学;2010年
10 张目;高技术企业信用风险影响因素及评价方法研究[D];电子科技大学;2010年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 杜二玲;拟概率空间上等均值噪声下统计学习理论的理论基础[D];河北大学;2007年
2 朱杰;一种基于聚类的支持向量机反问题求解算法[D];河北大学;2007年
3 李金华;基于SVM的多类文本分类研究[D];山东科技大学;2010年
4 江达秀;基于HMAX模型的人脸表情识别研究[D];浙江理工大学;2010年
5 李朋勇;基于全矢高阶谱的故障诊断方法及其应用研究[D];郑州大学;2010年
6 刘松;基于OCSVM和主动学习的DDOS攻击分布式检测系统[D];郑州大学;2010年
7 马稳;基于支持向量机的模拟电路故障诊断研究[D];大连理工大学;2010年
8 方宇;小波支持向量机在交通流预测中的应用研究[D];大连理工大学;2010年
9 梁怀志;基于嵌入式的车型分类系统的设计与实现[D];大连理工大学;2010年
10 李林;基于可靠性的TBM刀盘轻量化设计[D];大连理工大学;2010年
【同被引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 杨庆;侯立安;王佑君;;中低水平放射性废水处理技术研究进展[J];环境科学与管理;2007年09期
2 吕晓猛,纪树兰,刘秀荣,谭立扬;固定化细胞珠体的改性研究[J];北京工业大学学报;1997年01期
3 师昌绪;;我国应进一步加大对“纳米科学技术”的支持[J];材料导报;2001年04期
4 张立德;;我国纳米材料技术应用的现状和产业化的机遇[J];材料导报;2001年07期
5 姜炜,李凤生,杨毅,刘宏英,楚建军;磁性壳聚糖复合微球的制备和性能研究[J];材料科学与工程学报;2004年05期
6 吴乾菁,李昕,李福德,赵宇,赵晓红;固定化酵母菌细胞去除Cd~(2+)的研究[J];重庆环境科学;1996年03期
7 刘明学;董发勤;李琼芳;曾文明;候良玉;庞小峰;;培养条件下酵母菌吸附铀的研究[J];环境科学与技术;2009年05期
8 于炜婷;刘袖洞;李晓霞;綦文涛;任东文;马小军;;壳聚糖溶液pH对载细胞海藻酸钠-壳聚糖微胶囊性能的影响[J];高等学校化学学报;2006年01期
9 孔庆山;成芳芳;郭春香;纪全;夏延致;;海藻酸纤维对水溶液中Cu~(2+)的吸附性能研究[J];功能材料;2009年07期
10 胡军;周跃明;梁喜珍;花榕;郑兰梅;;纳米氧化铁对铀(Ⅵ)吸附性能的研究[J];光谱实验室;2011年02期
中国硕士学位论文全文数据库 前8条
1 刘岳林;Cu~(2+)对硫酸盐还原菌处理低浓度含铀废水的影响与机理试验研究[D];南华大学;2011年
2 杨慧;添加吸附剂对包埋固定化微生物凝胶小球性能的影响研究[D];兰州交通大学;2007年
3 张纯;零价铁和赤铁矿去除污染水体中U(Ⅵ)的试验研究[D];南华大学;2007年
4 曹云华;沸石微生物联合固定化去除富营养化水体中氨氮的研究[D];吉林大学;2008年
5 侯兰玉;固定化微生物新工艺处理焦化废水研究[D];太原理工大学;2008年
6 范唯;固定化藻菌系统处理焦化废水的模拟研究[D];武汉科技大学;2008年
7 牛曼;壳聚糖—海藻酸钠固定化藻菌处理高浓度有机废水的研究[D];华南理工大学;2010年
8 赵月;纳米TiO_2对重金属离子的吸附行为研究[D];东北大学;2008年
【二级参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 高体玉,慈云祥,付爽,王德炳;应用傅立叶变换红外光谱研究白血病骨髓血红细胞[J];北京大学学报(自然科学版);2001年02期
2 张卓勇,刘思东,王勇;反向传播人工神经网络在分析化学重叠信号解析中的应用[J];抚顺石油学院学报;1996年03期
3 殷龙彪,李正,许立,程兆年;人工神经网络在多组分红外光谱分析中的应用[J];分析化学;1993年04期
4 蔡煜东,吴伟,甘骏人,姚林声;测定电位滴定终点的神经网络法[J];分析化学;1993年04期
5 蔡煜东,吴伟,宫家文,朱建中,姚林声;传感器阵列信号处理的人工神经网络方法[J];分析化学;1993年07期
6 洪梅,唐波,钦佩,李重河,陈念贻;模式识别-人工神经网络在化学中的若干新应用[J];分析化学;1994年03期
7 潘忠孝,王拴虎,陈玮,张懋森;人工神经网络-紫外光谱定量多组分体系的研究[J];分析化学;1994年09期
8 汤桂娜,贺仕军,王保宁;多元校正-紫外-可见分光光度法同时测定铬(Ⅵ)和铬(Ⅲ)[J];分析化学;1995年04期
9 刘嘉,邓勃;迭代目标转换因子分析与人工神经网络法用于邻、间、对硝基甲苯的分光光度同时测定的比较研究[J];分析化学;1995年10期
10 汤桂娜,孔宏伟,王保宁;比光谱-导数-紫外分光光度法同时测定水中硝酸根和亚硝酸根[J];分析化学;1996年03期
【相似文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 吴继芳;张其林;赵永标;李杰;;PSO优化的SVM回归在SF_6废气定量分析中的应用[J];洛阳理工学院学报(自然科学版);2011年02期
2 谢微;李光明;陆敏春;聂伏生;李梦龙;;基于支持向量机的羰基化合物红外光谱研究[J];分析化学;2006年S1期
3 杨涛;薛云;戴塔根;;基于光谱和纹理的支持向量机矿化信息提取——以青海黄南州吉地地区为例[J];地球与环境;2008年01期
4 洪金益,姚学恒,潘冬;基于SVM遥感图像矿化信息提取试验[J];矿业研究与开发;2004年05期
5 刘沭华,张学工,周群,孙素琴;模式识别和红外光谱法相结合鉴别中药材产地[J];光谱学与光谱分析;2005年06期
6 闫柏琨;陈伟涛;王润生;杨苏明;孙卫东;陈建明;;基于Hapke模型的矿物红外发射光谱随粒度与发射角的变异规律[J];地球科学(中国地质大学学报);2009年06期
7 朱国强,刘士荣,俞金寿;支持向量机及其在函数逼近中的应用[J];华东理工大学学报;2002年05期
8 陆文聪,陈念贻,叶晨洲,李国正,朱东屏;支持向量机方法用于民航安检炸药判别研究[J];计算机与应用化学;2002年06期
9 刘洪,赵金洲,胡永全,林辉,洪志琼,冯万奎,陈玉飞;支持向量机在重复压裂中的应用研究[J];天然气工业;2004年03期
10 许光,俞欢军,陈德钊;基于支持向量机的柠檬酸发酵过程统计建模[J];化学反应工程与工艺;2004年01期
中国重要会议论文全文数据库 前10条
1 谭福元;李梦龙;冯晓瑜;张婧;;红外光谱谱构关系探讨[A];第九届全国计算(机)化学学术会议论文摘要集[C];2007年
2 林杰华;张斌;李冬森;宋华茂;余志强;王浩;;支持向量机在电力客户信用评级中的应用[A];全国第21届计算机技术与应用学术会议(CACIS·2010)暨全国第2届安全关键技术与应用学术会议论文集[C];2010年
3 蒋铁军;张怀强;李积源;;多变量系统预测的支持向量机方法研究[A];管理科学与系统科学研究新进展——第7届全国青年管理科学与系统科学学术会议论文集[C];2003年
4 涂冬成;薛龙;刘木华;赵进辉;沈杰;吁芳;;基于支持向量机的鹅肉肉色客观评定研究[A];中国农业工程学会电气信息与自动化专业委员会、中国电机工程学会农村电气化分会科技与教育专委会2010年学术年会论文摘要[C];2010年
5 黄淑云;孙兴玉;梁汝萍;邱建丁;;基于小波支持向量机预测蛋白质亚细胞定位研究[A];第十一届全国计算(机)化学学术会议论文摘要集[C];2011年
6 许建生;盛立东;;基于改进的支持向量机和BP神经网络的识别算法[A];第八届全国汉字识别学术会议论文集[C];2002年
7 谢湘;匡镜明;;支持向量机在语音识别中的应用研究[A];现代通信理论与信号处理进展——2003年通信理论与信号处理年会论文集[C];2003年
8 杨凌;刘玉树;;基于支持向量机的坦克识别算法[A];第三届全国数字成像技术及相关材料发展与应用学术研讨会论文摘要集[C];2004年
9 荣海娜;张葛祥;张翠芳;;基于支持向量机的非线性系统辨识方法[A];中国自动化学会、中国仪器仪表学会2004年西南三省一市自动化与仪器仪表学术年会论文集[C];2004年
10 师旭超;巴松涛;;基于支持向量机方法的深基坑变形预测[A];科技、工程与经济社会协调发展——河南省第四届青年学术年会论文集(上册)[C];2004年
中国重要报纸全文数据库 前10条
1 陈锐;红外光谱——诊断肿瘤又一利器[N];大众卫生报;2004年
2 陈锐;红外光谱三分钟诊肿瘤[N];健康报;2004年
3 陈锐 郭晓斌;红外光谱快速准确诊断肿瘤[N];家庭医生报;2004年
4 陈锐 郭晓斌;只用3~5分钟红外光谱实现快速准确诊断肿瘤[N];医药经济报;2004年
5 陈永清 颜廷杰;金属矿产快速评价预测系统完成[N];地质勘查导报;2006年
6 邱阳;基于信息提取计算的路网动态交通分析技术[N];科技日报;2007年
7 马斌睿;红外光谱用于中药质控大有可为[N];中国中医药报;2003年
8 马斌睿;红外光谱在中药检验中的应用[N];中国中医药报;2003年
9 记者 魏潇;三市乙醇汽油质量监测不合格原因查明[N];河北经济日报;2006年
10 沈占锋;遥感影像信息提取与分析[N];计算机世界;2006年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 薛云;基于蚁群算法和支持向量机的矿化蚀变信息提取研究[D];中南大学;2008年
2 姚琛;基于信息提取计算的动态交通数据分析及应用[D];西南交通大学;2011年
3 朱燕飞;锌钡白回转窑煅烧过程智能建模研究[D];华南理工大学;2005年
4 田英杰;支持向量回归机及其应用研究[D];中国农业大学;2005年
5 杜小芳;基于CPFR的农产品采购模型研究[D];华中科技大学;2005年
6 刘育明;动态过程数据的多变量统计监控方法研究[D];浙江大学;2006年
7 栾锋;支持向量机(SVM)和径向基神经网络(RBFNN)方法在化学、环境化学和药物化学中的应用研究[D];兰州大学;2006年
8 燕忠;基于蚁群优化算法的若干问题的研究[D];东南大学;2005年
9 任东;基于支持向量机的植物病害识别研究[D];吉林大学;2007年
10 杨金芳;支持向量回归在预测控制中的应用研究[D];华北电力大学(河北);2007年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 冯晓瑜;基于支持向量机的有机化合物红外光谱结构解析[D];四川大学;2007年
2 刘军红;基于支持向量机的红外光谱子结构解析[D];四川大学;2005年
3 姚学恒;基于SVM遥感数据专题信息提取[D];中南大学;2004年
4 谢微;含氧化合物红外光谱信息特征的研究[D];四川大学;2006年
5 姜涛;蛋白质相互作用信息提取算法研究[D];西北工业大学;2006年
6 张婧;基于遗传算法—偏最小二乘法的红外光谱特征提取解析烯烃共轭类型[D];四川大学;2007年
7 童振;基于支持向量机的电解液成分预测[D];东北大学;2008年
8 刘艳伟;支持向量机方法在感潮河段洪峰水位预报中的应用[D];浙江大学;2010年
9 杨镭;支持向量机算法设计及在高分辨雷达目标识别中的应用[D];国防科学技术大学;2010年
10 聂小芳;模糊粗糙集与支持向量机在煤与瓦斯突出预测中的应用研究[D];辽宁工程技术大学;2009年
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