近红外光谱结合区间偏最小二乘法应用于花生油酸价的测定

采用近红外光谱法结合不同区间偏最小二乘波长筛选法建立花生油酸价的定量分析模型。采用酸碱滴定法测定花生油样本的酸价同时采集近红外光谱数据;采用区间偏最小二乘法(iPLS)、向后区间偏最小二乘法(BiPLS)、移动窗口偏最小二乘法(mwPLS)优选光谱特征区间;采用偏最小二乘法(PLS)对优选出来的谱段建立酸价的定量模型。结果表明,采用mwPLS选择的谱段建立的模型预测效果最佳,RMSECV和RMSEP分别为0.247 76和0.131 5,校正相关系数和预测相关系数分别为0.993 2和0.996 9。因此,近红外光谱结合移动窗口偏最小二乘法可以快速准确测定花生油的酸价。     

多位取代喹诺酮药物的人工神经网络构效关系研究

利用人工神经网络研究69个喹诺酮类药物的构效关系,分别使用BP(Back Propagate)、LM(Levenberg-Marquardt)和RBF(径向基,Radial Basis Function)三种网络方法研究量子化学方法(MNDO法和AM1法)计算所得到的参数。BP网络结果不收敛,RBF网络收敛速度最快,不超过100次迭代就可得到较精确的迭代结果。LM和RBF两种网络预测训练集的正确率均达到100%。其中使用RBF网络和AM1法所得到的参数预测23个预测集的正确率82.6%,MNDO法预测预测集的正确率78.3%,体现了喹诺酮药物的氢键作用成分,结合多元回归分析和相关的耐药机理研究,提出喹诺酮药物的双氢键作用机理。人工神经网络方法可作为研究药物构效关系和研发新药物的有力工具。     

光纤近红外漫反射光谱技术在前胡族植物分类中的应用探讨

探讨了近红外光谱技术在前胡族植物分类中的可能性。用系统聚类分析获得的分类结果与传统的植物学分类比较一致 ,说明本方法应用于前胡族植物中三亚族的分类是基本可行的。     

粗糙集-分子形状分析法研究苯乙烯喹啉HIV-1整合酶抑制剂的构效关系

目的:结合粗糙集(RS)理论和分子形状分析法(MSA)研究了苯乙烯喹啉类HIV-1整合酶抑制剂的构效关系(SAR);方法:研究参数主要包括基于分子形状的弱电场参数(Jurs)、投影参数(Shadow indices)等。利用RS理论进行了核属性和最小约简的分析,建立了决策规则,研究了相应的构效关系。结果:总极性表面积越大,相对疏水表面积越小,药物的活性较高,由此推断药物的作用过程是在弱疏水情况下的适度氢键作用。而投影参数ShadowXZfrac和ShadowYlength在决策规则中频繁出现,但又无明确的方向性,说明对药物活性的影响非线性比较强。结论:本文的结果对研究抗HIV药物的作用过程及设计潜在的新药均有一定的意义。     

基于遗传神经网络的抗肿瘤药物不良反应诊断系统

提出一种以遗传神经网络为基础的抗肿瘤药物不良反应（ADR）诊断系统，并以此考察了LEVF方案引起的骨髓抑制毒性，筛选了相关的各种指标，做出了较好的预测。解决了神经网络结构选择和“过度拟合”问题。该系统既可以用于临床的ADR诊断，也可以用于新药的ADR事件评价。     

近红外反射光谱分析在抗生素片剂质量控制中的应用

本文讨论了近红外反射光谱分析在头孢片剂固体样品物理化学性质测定方面的应用，分析结果显示该方法可以很好的确认生产过程中的原料及其制品的质量，同时还可以得到满意的水分含量测定结果。     

主成分分析法神经网络及其在瑞培林片剂测定中的应用

介绍了主成分分析法神经网络的基本原理，对瑞培林片剂进行了测定，回收率令人满意，讨论了此法在复方制剂多组分同时测定中的优越性，并研究了网络拓扑结构、学习速率等对结果的影响。     

模糊人工神经网络方法在QSAR研究中的应用

使用模糊神经网络提取易于理解的“IF－THEN”模糊规则，并用于亚苄丙二腈类衍生物活性的预测，结果较好。     

嘧啶酮类HIV整合酶抑制剂的粗糙集理论构效关系研究

利用粗糙集(RS)理论研究了嘧啶酮类HIV整合酶抑制剂(INs)的构效关系(SAR)。首先用量子化学方法得到HIV整合酶抑制剂的量化参数,由量化参数和活性数据构成了粗糙集的信息表;然后通过粗糙集方法,得到核和约简,提取出相应的决策规则,分析药物的构效关系,得出了一系列有意义的结论。研究结果提示整合酶抑制剂的作用机理有可能为是一个双位点作用过程,主要通过N(A4)和OH(A2)形成氢键实现药理作用。本文的结果对研究抗HIV药物的药理、作用机制及整合酶抑制剂的开发均有较强的意义。