GC-MS重叠信号解析与NIRS数据建模研究

摘要

论文提出了能够直接从GC-MS重叠信号中提取纯组分质谱和色谱信息的新方法，建立了基于两种不同极性色谱柱保留时间的有机化合物双柱沸点预测模型，研究了叶蝉散(一种氨基甲酸酯农药)的裂解规律，进行了NIRS建模方法研究。综述了定量构效关系(QSAR)研究描述符、数据分析方法及典型应用，概述了重叠色谱信号解析方法及最新进展，并对NIRS数据预处理与建模方法进行了总结。

目录

文摘

英文文摘

符号说明与缩写

第一章文献综述

1.1定量构效关系研究

1.1.1 QSAR研究常用描述符

1.1.2 QSAR研究常用数据分析方法

1.1.3 QSAR典型应用

1.2重叠色谱信号解析

1.2.1一维重叠色谱信号解析

1.2.2二维重叠色谱信号解析

1.3近红外光谱数据处理

1.3.1 NIRS数据建模方法

1.3.2 NIRS数据预处理

参考文献

第二章基于双柱保留时间的有机化合物沸点预测

2.1引言

2.2回归分析

2.3实验部分

2.4结果与讨论

2.4.1基于非极性柱保留时间的沸点预测

2.4.2基于极性柱保留时间的沸点预测

2.4.3基于双柱保留时间的沸点预测

2.5结论

参考文献

第三章自适应免疫算法解析重叠GC-MS信号

3.1引言

3.2原理与算法

3.2.1免疫算法

3.2.2独立成分分析

3.2.3自适应免疫算法

3.3实验部分

3.3.1重叠GC-MS信号模拟

3.3.2 Py-GC-MS实验条件

3.4结果与讨论

3.4.1模拟重叠GC-MS信号解析

3.4.2重叠GC-MS实验信号解析

3.5结论

参考文献

第四章非负约束的平均场-独立成分分析解析重叠GC-MS信号

4.1引言

4.2原理与算法

4.2.1 MF-ICA原理

4.2.2 MF-ICA解析重叠GC-MS信号方法步骤

4.3实验部分

4.3.1重叠GC-MS信号模拟

4.3.2重叠GC-MS实验信号

4.4结果与讨论

4.4.1模拟重叠GC-MS信号解析

4.4.2重叠GC-MS实验信号解析示例

4.5结论

参考文献

第五章氨基甲酸酯农药裂解规律探索

5.1引言

5.2实验方法

5.2.1试剂

5.2.2 Py-GC-MS实验条件

5.3数据处理

5.3.1裂解产物的定性与定量分析

5.3.2基团贡献法预测化合物沸点

5.4结果与讨论

5.4.1 Py-GC-MS分析组分确认示例

5.4.2叶蝉散裂解规律

5.5结论

参考文献

第六章 近红外光谱数据预处理与建模方法研究

6.1引言

6.2原理与算法

6.2.1小波变换

6.2.2遗传算法-交互检验法变量筛选

6.2.3偏最小二乘法

6.2.4支持向量回归

6.3实验部分

6.3.1实验仪器和实验材料

6.3.2实验方法

6.4结果与讨论

6.4.1复杂植物样品中金属离子含量测定

6.4.2 NIRS数据的高倍压缩与变量筛选

6.4.3复杂植物样品多组分分析

6.5结论

参考文献

致谢

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