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气相色谱-质谱联用结合软独立建模分类法识别摇头丸的合成途径
1
作者
吴国萍
蔡锡兰
相秉仁
《色谱》
CAS
CSCD
北大核心
2005年第2期214-214,共1页
关键词
气相色谱—质谱联用
软独立建模分类法
(SIMCA)
模
式识别
摇头丸
合成途径
在线阅读
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职称材料
几种模式识别方法在大鼠高脂血症代谢组学研究中的应用
被引量：
1
2
作者
张琪
王广基
+4 位作者
杜宇
相秉仁
邓海山
阿基业
马博
《中国药科大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2009年第5期448-454,共7页
目的:探讨不同的模式识别方法在分析大鼠高脂血症代谢组学实验数据中的应用。方法:采用高脂饲料喂养的方法,建立大鼠高脂血症模型。同时,以GC/MS为技术基础的代谢组学研究大鼠高脂血症的发病过程,并对图谱进行分析,将分离得到内源性代谢...
目的:探讨不同的模式识别方法在分析大鼠高脂血症代谢组学实验数据中的应用。方法:采用高脂饲料喂养的方法,建立大鼠高脂血症模型。同时,以GC/MS为技术基础的代谢组学研究大鼠高脂血症的发病过程,并对图谱进行分析,将分离得到内源性代谢物,分别应用主成分分析(PCA)、软独立建模分类法(SIMCA)、非线性映射(NLM)3种模式识别方法对数据进行分析。结果:SIMCA和NLM在样本分类的效果上优于PCA,且NLM可表现出样本的经时变化规律;而PCA和SIMCA能更好地解释与疾病相关的内源性代谢物的信息,3种方法所得的结果可以互相印证和补充。结论:在代谢组学研究中,可以运用多种模式识别方法对数据进行分析处理,以得到更可靠和全面的信息。
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关键词
代谢组学
高脂血症
主成分分析
软独立建模分类法
非线性映射
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职称材料
基于光谱融合的火星表面相关矿物分类方法研究
被引量：
6
3
作者
徐伟杰
武中臣
+4 位作者
朱香平
张江
凌宗成
倪宇恒
郭恺琛
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第6期1926-1932,共7页
多源数据融合能在一定程度上扩展数据信息量,更利于建立准确和稳健的分析模型。行星探测中常采用多个载荷协同分析同一目标,因此利用多载荷数据融合辨别分析火星矿物具有重要科学意义和应用前景。分别采用可见近红外(Vis-NIR)反射光谱...
多源数据融合能在一定程度上扩展数据信息量,更利于建立准确和稳健的分析模型。行星探测中常采用多个载荷协同分析同一目标,因此利用多载荷数据融合辨别分析火星矿物具有重要科学意义和应用前景。分别采用可见近红外(Vis-NIR)反射光谱和拉曼(Raman)散射光谱两种技术手段测量了火星表面主要矿物(硅酸盐、硫酸盐、碳酸盐)的光谱特征曲线,并对获取的光谱数据进行基线校正、Savitzky-Golay平滑以及标准矢量归一化(SNV)等必要的数据预处理。根据光谱特征,首先选取样品Vis-NIR和Raman数据信息丰富、信噪比高、光谱信号重叠小的波段(Vis-NIR:430~2 430nm,Raman:130~1 100cm^(-1)),然后运用软独立建模分类法(SIMCA)、主成分分析法-K最邻近分类法(PCA-KNN)分别建立基于Vis-NIR,Raman及两者融合(累加融合、串联融合)的矿物聚类分析模型。采用SIMCA算法的矿物聚类准确率由单一光谱建模的72.6%(Vis-NIR),90.7%(Raman)提升为融合建模的96.3%(累加融合)和98.1%(串联融合);采用PCA-KNN的准确率由单一光谱建模的68.9%(Vis-NIR),72.9%(Raman)提升为融合后的80.3%(累加融合)和92.6%(串联融合)。实验结果表明:光谱融合能够发挥Vis-NIR,Raman各自的数据优势,所建火星表面相关矿物分类模型的预测准确度更高。该研究为我国火星探测任务奠定了岩石分类方法基础。
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关键词
可见近红外光谱
拉曼光谱
光谱融合
软独立建模分类法
主成分分析-K值最邻近
分类法
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职称材料
题名
气相色谱-质谱联用结合软独立建模分类法识别摇头丸的合成途径
1
作者
吴国萍
蔡锡兰
相秉仁
机构
中国药科大学分析测试中心
江苏警官学院技术系
出处
《色谱》
CAS
CSCD
北大核心
2005年第2期214-214,共1页
关键词
气相色谱—质谱联用
软独立建模分类法
(SIMCA)
模
式识别
摇头丸
合成途径
分类号
O658 [理学—分析化学]
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职称材料
题名
几种模式识别方法在大鼠高脂血症代谢组学研究中的应用
被引量：
1
2
作者
张琪
王广基
杜宇
相秉仁
邓海山
阿基业
马博
机构
南京工业大学药学院
南京工业大学江苏省药物研究所
中国药科大学药物代谢动力学重点实验室
中国药科大学分析测试中心
南京中医药大学药学院
出处
《中国药科大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2009年第5期448-454,共7页
基金
国家自然科学基金资助项目(No.30873112)
江苏省“六大人才高峰”资助项目(No.07-C-018)~~
文摘
目的:探讨不同的模式识别方法在分析大鼠高脂血症代谢组学实验数据中的应用。方法:采用高脂饲料喂养的方法,建立大鼠高脂血症模型。同时,以GC/MS为技术基础的代谢组学研究大鼠高脂血症的发病过程,并对图谱进行分析,将分离得到内源性代谢物,分别应用主成分分析(PCA)、软独立建模分类法(SIMCA)、非线性映射(NLM)3种模式识别方法对数据进行分析。结果:SIMCA和NLM在样本分类的效果上优于PCA,且NLM可表现出样本的经时变化规律;而PCA和SIMCA能更好地解释与疾病相关的内源性代谢物的信息,3种方法所得的结果可以互相印证和补充。结论:在代谢组学研究中,可以运用多种模式识别方法对数据进行分析处理,以得到更可靠和全面的信息。
关键词
代谢组学
高脂血症
主成分分析
软独立建模分类法
非线性映射
Keywords
metabonomics
hyperlipidemia
principle components analysis（PCA）
soft independent modeling of class analogy（SIMCA）
non-linear mapping（NLM）
分类号
R965 [医药卫生—药理学]
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职称材料
题名
基于光谱融合的火星表面相关矿物分类方法研究
被引量：
6
3
作者
徐伟杰
武中臣
朱香平
张江
凌宗成
倪宇恒
郭恺琛
机构
山东大学空间科学研究院及山东省光学天文与日地空间环境重点实验室
中国科学院西安光学精密机械研究所瞬态光学与光子技术国家重点实验室
出处
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第6期1926-1932,共7页
基金
国家自然科学基金项目(41573056
41473065)
+2 种基金
山东省自然科学基金项目(ZR2015DM001
JQ201511)
西安光机所瞬态光学与光子技术国家重点实验室(开放基金)研究课题(SKLST201504)资助
文摘
多源数据融合能在一定程度上扩展数据信息量,更利于建立准确和稳健的分析模型。行星探测中常采用多个载荷协同分析同一目标,因此利用多载荷数据融合辨别分析火星矿物具有重要科学意义和应用前景。分别采用可见近红外(Vis-NIR)反射光谱和拉曼(Raman)散射光谱两种技术手段测量了火星表面主要矿物(硅酸盐、硫酸盐、碳酸盐)的光谱特征曲线,并对获取的光谱数据进行基线校正、Savitzky-Golay平滑以及标准矢量归一化(SNV)等必要的数据预处理。根据光谱特征,首先选取样品Vis-NIR和Raman数据信息丰富、信噪比高、光谱信号重叠小的波段(Vis-NIR:430~2 430nm,Raman:130~1 100cm^(-1)),然后运用软独立建模分类法(SIMCA)、主成分分析法-K最邻近分类法(PCA-KNN)分别建立基于Vis-NIR,Raman及两者融合(累加融合、串联融合)的矿物聚类分析模型。采用SIMCA算法的矿物聚类准确率由单一光谱建模的72.6%(Vis-NIR),90.7%(Raman)提升为融合建模的96.3%(累加融合)和98.1%(串联融合);采用PCA-KNN的准确率由单一光谱建模的68.9%(Vis-NIR),72.9%(Raman)提升为融合后的80.3%(累加融合)和92.6%(串联融合)。实验结果表明:光谱融合能够发挥Vis-NIR,Raman各自的数据优势,所建火星表面相关矿物分类模型的预测准确度更高。该研究为我国火星探测任务奠定了岩石分类方法基础。
关键词
可见近红外光谱
拉曼光谱
光谱融合
软独立建模分类法
主成分分析-K值最邻近
分类法
Keywords
Visible-near infrared spectroscopy
Raman spectroscopy
Spectral fusion
Soft Independent Method of Class Analogy
Principal Component Analysis-K-Nearest Neighbor
分类号
P575.4 [天文地球—矿物学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
气相色谱-质谱联用结合软独立建模分类法识别摇头丸的合成途径
吴国萍
蔡锡兰
相秉仁
《色谱》
CAS
CSCD
北大核心
2005
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
几种模式识别方法在大鼠高脂血症代谢组学研究中的应用
张琪
王广基
杜宇
相秉仁
邓海山
阿基业
马博
《中国药科大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2009
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于光谱融合的火星表面相关矿物分类方法研究
徐伟杰
武中臣
朱香平
张江
凌宗成
倪宇恒
郭恺琛
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018
6
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职称材料
已选择
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