化學(xué)計(jì)量學(xué)新算法及其在分析化學(xué)和生物信息學(xué)中的應(yīng)用.pdf

1、該論文的主要研究目標(biāo)就是對(duì)化學(xué)計(jì)量學(xué)的新算法進(jìn)行研究和發(fā)展,并將其應(yīng)用于分析化學(xué)和生物信息學(xué).我們的研究工作主要包括以下幾方面的內(nèi)容:a、基于正交投影的化學(xué)計(jì)量學(xué)算法的研究和應(yīng)用;論文工作期間,作者先后研究了大量現(xiàn)有的一些基于正交投影的化學(xué)計(jì)量學(xué)算法,并綜述了其中部分算法,在此基礎(chǔ)上作者提出了兩個(gè)全新的基于正交投影的化學(xué)計(jì)量學(xué)算法,第一個(gè)HLAE算法,作者首次提出利用濃度信息作為投影陣,對(duì)HLA算法作了很大的改進(jìn).第二個(gè)算法是NOSC算

2、法,首次將一直應(yīng)用于二維數(shù)據(jù)的OSC算法擴(kuò)展到三維數(shù)據(jù),并將二維的矩陣處理方法擴(kuò)展到三維矩陣的處理上,取得了比較好的效果.b.獨(dú)立組份分析算法的發(fā)展;作者首次將獨(dú)立組分分析算法(ICA)引入到分析化學(xué)領(lǐng)域,對(duì)算法進(jìn)行了大量的研究,包括算法和應(yīng)用兩方面.算法方面內(nèi)容包括通過PCA事先確定主成份數(shù),改變?cè)嫉耐蚣t外光譜線組合作為ICA的輸入的處理方法,改用純組分的反向線性組合,作為ICA的輸入.從根本上改變ICA有時(shí)結(jié)果會(huì)很差的措施,保證

3、了ICA產(chǎn)生結(jié)果的穩(wěn)定性.應(yīng)用方面作者驗(yàn)證了紅外光譜的獨(dú)立性,將ICA應(yīng)用到紅外光譜體系中,對(duì)多組分混合紅外體系進(jìn)行分析,同時(shí)應(yīng)用ICA算法對(duì)紅外體系的動(dòng)力學(xué)光譜維和濃度維進(jìn)行解析,取得了比較令人滿意的效果.c.主成分分析、遺傳算法和禁忌搜索在分子相似性的計(jì)算中的應(yīng)用;將化學(xué)計(jì)量學(xué)方法引入分子相似性計(jì)算.將主成分分析法(PCA)、遺傳算法(GA)以及禁忌搜索(TS)用于3D分子相似性,建立了一個(gè)用分子靜電勢(shì)(MEP)評(píng)價(jià)的柔性的3D分子