有机酮的结构与Kovats指数的相关性拓扑指数法研究

在色谱分析中，色谱保留指数（Kovats指数）作为定性指标的保留值是一种较为可靠的参数，应用拓扑指数法研究有机酮类化合物的色谱保留指数，并通过多元回归分析得到了有机结构与色谱保留指数的良好的相关性，当测定某一个色谱保留指数时便可估计其结构特征，从而为酮类化合物的色谱定性分析提供可靠的信息。     

部分有机污染物气相色谱保留指数的QSRR研究

用相对键长代替拓扑距离,结合距离矩阵,提出了一个可以表征含多重键、杂原子的距离调和指数Te=(N/∑Si -1)0.5。研究了该指数与烃、醇、醛酮、酯、胺等多种有机污染物气相色谱保留指数的构效关系。结果表明,Te指数与保留指数RI具有良好的相关性,相关系数均在0.99以上,且该指数计算简单,预测值与实验值较好吻合,是预测不同有机污染物分子保留指数的理想参数。     

一种新的基团染色指数及其倒指数的应用研究

根据分子中基团的特性和连接性，提出了一种新的基团染色指数^mG及其倒指数．研究了多环芳烃气相色谱保留指数RI与基团染色指数之间的定量关系，通过逐步回归分析，以94种多环芳烃化合物的RI实验值为基础，建立了根据基团染色指数估算RI的定量模型，属于优级模型。该方法既考虑了分子中基团的特性，又考虑了其连接性。对94种多环芳烃气相色谱保留指数的计算结果表明，估算值与实验值的一致性令人满意，平均相对误差为1．81％。与其它拓扑指数相比，该指数结构选择性和相关性好。     

用分子拓扑指数预测饱和酯类化合物的气相色谱保留指数

提出修正的分子极化效应指数(MPEIna)、烷基的极化效应指数(PEI)、奇偶指数(OEI)、均衡电负性(Xeq)、立体效应指数(SVij)等拓扑结构参数,运用多元线性回归(MLR)方法获得了饱和酯类化合物在7种不同极性色谱柱上的结构-保留相关(QSRR)模型,模型方程为:RI=aXeq×PEI bOEI-cSVij dXeq×MPEIna f,其中a、b、c、d、f为系数,相关系数均大于0.99,以留一法(Leave-one-out)进行交互检验,相关系数Rev均大于0.99,表明由上述分子结构参数得出的模型方程用于预测各饱和酯类化合物的气相色谱保留指数其稳定性和准确性俱佳,且较好地揭示了饱和酯类化合物在不同极性色谱柱上气相色谱保留指数的变化规律.     

构建色谱保留指数数据库及数据错误查找

气相色谱经过几十年的发展，积累了大量的保留指数数据。为更有效地使用这些数据，建立了色谱保留指数数据库。并针对录入数据很容易引入错误而提出利用保留指数与柱温的关系和同系线性规律等对数据库进行查错。     

醇类化合物色谱保留指数与结构参数定量关系的研究

采用拓扑指数(~mQ)、定位基参数(S_(ox))与醇在6种固定相上的气相色谱保留指数值(RI)进行了相关分析,发现RI与上述参数间存在良好的相关性,其关系式可表示为：RI=d (a~0)Q-(b~1)Q cS_(ox),其中a、b、c、d为系数。相关系数均大于0．98。继以留一法(Leave-one-out,LOO)进行交互检验,相关系数RCV均大于0．97。说明所建定量结构-保留关系(QSRR)模型具有良好的稳定性和预测能力,较好地揭示了醇类物质在不同固定相上气相色谱保留指数的变化规律。     

脂肪烃类化合物气相色谱保留指数的预测

为了能更好地揭示脂肪烃的气相色谱保留指数与结构的关系,通过对412个脂肪烃类化合物在不同固定相、不同柱温下的1742个样本集的气相色谱保留指数值(RI)与其部分参数相关性的研究,发现RI与拓扑指数(mQ)、分子杂化状态指数(MHSI)、碳原子数(N)、固定液极性(CP)及柱温(T)的关系可表示为:RI=46．6537 15．83520Q 6．02101Q 49．9215MHSI- 62．4378N 2．2836CP 0．6159T(R=0．9954)此式不仅在一定程度上阐明了脂肪烃类化合物RI与其分子结构信息、固定液极性及柱温之间的关系,同时也提供了一种预测脂肪烃类化合物在各种色谱分离条件(不同固定相、不同温度)下RI的新方法。继以留一法(leave-one-out,LOO)进行交互检验,相关系数RLOO=0．9953,说明所建模型具有良好的稳定性和预测能力,较好地揭示了脂肪烃类化合物在不同固定相、不同柱温下气相色谱保留指数的变化规律。     

新连接性指数与脂肪醇气相色谱保留指数的关系

基于定量结构-色谱保留相关(QSRR)研究醇类化合物的保留性质具有重要意义.通过对脂肪醇的研究,考虑到烷基和羟基的差异,修正文献,重新定义脂肪醇分子中顶点原子特征值ti,并在邻接矩阵的基础上构建新的连接性指数mL.运用多元线性回归法,将0阶指数0L、1阶指数1L与25种脂肪醇,在6种固定相(SE-30,OV-3,OV-...     

脂肪醇气相色谱保留指数的预测与估算

通过对46个脂肪醇在不同固定相不同柱温下的631个样本的气相色谱保留指数值(RI)与其部分参数:拓扑指数(mQ)、定位基参数(Sox)、固定液极性值(CP)及柱温(T)建立定量结构-色谱保留相关(QSRR)模型。分别利用多元线性回归(MLR)、偏最小二乘回归(PLSR)、人工神经网络(ANN)建模,同时采用内部及外部双重验证的办法对所得模型稳定性能进行深入分析和检验,建模计算值、留一法(LOO)交互检验(CV)预测值和外部样本预测值的复相关系数Rmax、QLOO和Rexi分别为0．988,0．987和0．989(MLR);0．988、0．975和0．989(PLSR);0．989、0．989和0．991(ANN)。结果表明:所建定量结构保留相关(QSRR)模型具有良好的稳定性和预测能力,较好地揭示了脂肪醇化合物在不同固定相不同柱温上气相色谱保留指数的变化规律。     

分子结构分区方法及在二硫化合物QSRR研究中的应用

从二硫化合物分子结构特征出发,并结合色谱分离机制,将分子结构进行分区处理,通过所建构的总拓扑立体效应指数(TTSEI)、顶点度-距离指数(VDI)、奇偶指数(OEI)、极化效应指数(PEI)等拓扑结构参数,用多元线性回归(MLR)方法获得了二硫化合物在4种不同极性固定相上气相色谱保留指数(RI)与4个结构参数之间的定量结构-色谱保留相关(QSRR)的统一模型,相关系数均大于0.98,以留一法(Leave-one-out)进行交互检验,相关系数R_(cv)均大于0.97。模型方程用于预测各二硫化合物的气相色谱保留指数其稳定性和准确性俱佳。     

百度指数和微指数在中国流感监测中的比较分析*

基于互联网数据做传染病监测是近年来的研究热点。针对百度指数、微指数在中国流感监测中的作用进行了比较和分析。相关性分析表明,相对于微指数,基于百度指数的关键词搜索数据与实际的流感流行的相关性更强,与流感的流行区间和峰值时间更相似,而且基于它们建立的回归模型能更准确地预测流感的流行。进一步,整合历史的流感流行数据能大大提高该回归模型的效果。因此,百度指数平台可以作为传统流感监测手段的一种有效补充。     

基于相对距离哈希方法的一种高维索引

人们设计了许多索引以有效地处理高维空间中的近邻查询和区域查询。已经证明,维数较高时利用高维索引处理这两类查询几乎不可能比线性扫描快。提出了一种两层索引以自适应地识别数据集中的聚簇;数据集具有聚簇特性时,用该索引处理邻近查询和区域查询比现有的索引结构快;对其他数据集,利用该索引处理邻近查询和区域查询与线性扫描大致相当。该索引的上层结构将一些参考点组织成一棵二叉树,下层结构是一系列动态哈希表。数据集中的数据点根据它们到参考点的相对距离被哈希到相应的哈希桶中。查询处理时用查询点到参考点的距离进行剪除搜索。实验表明,提出的索引结构具有良好的性能。     

位图连接索引服务机制研究

位图连接索引是数据仓库中一种有效的优化表间连接操作性能的索引机制。在大内存分析处理应用场景下,位图连接索引不仅需要权衡索引的内存和CPU开销,还需要进一步考虑处理器平台所带来的性能收益和数据访问延迟。提出了基于服务的位图连接索引管理机制,其主要特点体现在三个方面：独立于数据库的自管理索引机制;基于存储空间约束的TOP K关键字位图连接索引机制;处理器敏感（processor-conscious）的位图连接索引技术。索引服务将索引从数据库中内置的数据结构变成数据库外的索引服务层,通过对用户查询负载的分析模块和索引服务管理模块改变传统的由数据库管理员人工管理索引的模式,同时借助于协处理器和内存云技术提高索引服务的性能和灵活性。实验测试结果表明,索引服务机制能够有效地提高索引存储和访问效率,在通用GPU的强大并行处理能力的支持下,位图连接索引服务的性能和数据库整体查询处理性能都得到了显著的提升。     

集群环境下分布式索引的实现

针对分布式存储系统上使用非主键访问数据带来的性能问题,探讨在分布式存储系统上实现索引的相关关键技术。在充分分析分布式存储特征的基础上,提出了分布式索引设计和实现的关键点,并结合分布式存储系统的特点及相关的索引技术,讨论了索引的组织形式、索引的维护和数据一致性等问题;然后基于如上的分析,选择在分布式数据库系统OceanBase开源版本上,设计和实现分布式索引机制,并通过基准测试工具YCSB进行性能测试。实验结果表明,虽然辅助索引会对系统性能产生影响,但因为充分考虑了系统特征及存储特点,在不同数据规模下,该索引都能够将性能影响控制在5%以内。另外,使用冗余列的方式,能进一步将该索引的性能提升100%。     

Perturbation analysis of singular linear systems with index one ∗

A new perturbation result for singular but consistent linear systems with coefficient matrix of index one is presented. However, if the system is inconsistent, we also derive a perturbation bound of the generalized linear least squares solution. Our treatment extends a classical perturbation result in numerical linear algebra.     

相似索引：适用于重复数据删除的二级索引

由于EB（extreme binning）使用文件的最小块签名作为文件的特征, 它不适合处理主要包括小文件的数据负载, 会导致较差的重复数据删除率。为了改进EB, 提出了相似索引。它把相似哈希作为文件的特征, 是一种适用于以小文件为主的数据负载的重复数据删除的二级索引。实验结果表明, 相似索引的重复数据删除率比EB高24. 8%; 相似索引的内存使用量仅仅是EB的0. 265%。与EB相比, 相似索引需要更少的存储使用量和内存使用量。     

基于筛选进化模型的指标体系建立方法

针对评估指标的优选和权重分配问题,借鉴生物进化思想,构建筛选进化模型SEM,在筛选中计算基于欧氏距离的数据可信度和基于评价信息熵的指标适应度,根据指标适应度选择优势指标进入指标初始集,对劣势指标执行交叉和变异操作形成新的备选指标集。经过多轮筛选后建立指标初始集,并依据指标适应度进行权重分配。实例分析表明了该方法的可行性和有效性。