国家自然科学基金(29775033)
- 作品数：7 被引量：46H指数：4
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- FAM神经网络用于药物反相高效液相色谱的流动相强度推荐被引量：3
- 2001年
- 目的 构造基于FAM(fuzzyassociatememorizer)神经网络的药物液相色谱流动相推荐系统。方法 将径向基函数神经网络引入色谱专家系统 ,获取反映药物分子结构参数、容量因子与反相色谱流动相溶剂强度之间关系的模糊规则 ,进而使用这些模糊规则构造FAM网络可用于药物反相色谱流动相强度推荐。结果 经对一些单组分药物和复方药物模拟样品对专家系统推荐的反相色谱流动相初始条件进行了实验验证 ,结果令人满意。结论 该流动相强度推荐系统是可行的。
- 高守国李睿相秉仁
- 关键词：模糊规则提取反相高效液相色谱法专家系统
- 遗传神经网络用于药物液相色谱分离条件的优化被引量：13
- 2002年
- 目的:遗传神经网络用于药物液相色谱分离条件的优化。方法:使用均匀设计法同时考察了离子对试剂浓度、缓冲液浓度和甲醇的体积百分比等液相色谱分离条件对去痛片模拟样品中4种组分分离的影响,采用遗传神经网络方法建立了有效的分离条件预测模型。结果:对遗传神经网络模型所预测的最佳分离条件进行实验,获得了比较满意的分离结果。结论:遗传神经网络可有效地用于药物液相色谱分离条件的优化。
- 燕立波薛萍相秉仁
- 关键词：遗传算法人工神经网络高效液相色谱药物
- 模糊神经网络用于药物反相色谱结构与保留定量关系的研究被引量：2
- 2001年
- 目的 应用模糊神经网络研究药物反相色谱的定量结构 -保留关系 (QSRR)。方法 在全面考察药物分子结构参数的基础上 ,使用模糊神经网络对 1 62个药物进行 QSRR的研究。结果 应用模糊神经网络成功地实现了溶剂强度和容量因子的预测 ,并获得了药物分子结构参数与反相色谱流动相溶剂强度和容量因子之间关系的模糊规则 ,实验验证的结果也比较理想。结论 模糊神经网络可较满意地用于药物反相色谱
- 李睿高守国燕立波相秉仁
- 关键词：模糊神经网络反相高效液相色谱定量结构-保留关系药物分析
- 人工神经网络用于特征提取及其在牛黄鉴别中的应用被引量：19
- 2000年
- 设计了一种三层的人工神经网络用于特征的提取 ,然后用于人工牛黄和天然牛黄的鉴别 ,结果较好。
- 高守国屈凌波相秉仁安登魁
- 关键词：人工神经网络特征提取牛黄
- 模糊人工神经网络方法在QSAR研究中的应用被引量：8
- 2002年
- 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。
- 高守国屈凌波相秉仁
- 关键词：模糊规则提取QSAR定量构效关系
- 改进的BP网络用于气相色谱保留指数预测被引量：3
- 2000年
- 改进了BP神经网络的学习速率算法 ,并运用改进后的BP网络 ,通过分子结构参数 ,同时对烷基吡啶在非极性固定液SE 30和极性固定液PEG 1 50 0柱上的保留指数进行预测 ,取得了较好的结果。
- 李睿高守国相秉仁
- 关键词：BP神经网络分子连接性指数烷基吡啶
- 分子相似性方法用于药物反相色谱定量结构色谱保留关系的研究被引量：4
- 2001年
- 应用分子相似性方法研究药物的反相色谱定量结构 色谱保留关系 (QSRR)。在全面考察药物的分子结构参数的基础上 ,采用分子相似性计算方法 ,将化合物结构信息变量转换为相似系数变量 ,并结合人工神经网络技术 ,对 16 2种药物进行反相色谱定量结构与色谱保留关系的研究。成功地应用分子相似性方法实现了对容量因子这一色谱保留参数的预测 ,建立了物理意义明确、预测能力较强的分子结构参数与反相色谱流动相溶剂强度和容量因子之间的定量关系模型 ,实验验证的结果也比较理想。检验集样本的文献实验值与预测值的相关系数为 0 996 ,剩余标准差为 0 2 44 (n =18) ;预示集样本的验证实验值与预测值的相关系数为 0 992 ,剩余标准差为 0 131(n =7) ,表明分子相似性方法可较满意地用于药物的反相色谱QSRR的研究。
- 燕立波相秉仁
- 关键词：反相高效液相色谱定量结构-色谱保留关系药物分子设计
