Распознавание структур

Предложен метод прогноза с применением рангового распределения структур относительно теоретической идеальной токсичной структуры (ИТС), выявленной при формировании рабочей модели прогноза. При использовании геометрического алгоритма распознавания структуры распределяются не только в альтернативные группы согласно интервалам, но и по рангам в зависимости от расчётного расстояния в евклидовой метрики относительно ИТС (табл.). Предложено формирование прогнозного ряда, включающего новые структуры и структуры обучения. При прогнозе данного ряда все структуры с известной и неизвестной токсичностью кластеризуются в определённые ранги, при этом возможно установление соответствия между определёнными значениями токсичности правильно распознанных структур обучения и их ранговым распределением. Учитывая ранги новых структур, возможно оценить соответствующие им интервалы токсичности. [c.75]

Более сложный подход к обработке 2М-спектров с целью упрощения их расшифровки основан на идентификации мультиплетов с помощью компьютерных процедур распознавания структур. Эти процедуры можно рассматривать как первый шаг на пути полной автоматизации анализа 2М-спектров. Распознавание структур может также приводить к лучшему подавлению шумов и артефактов в 2М-спектрах. В 1М-спектрах трудно отличить мультиплеты от случайного сочетания химических сдвигов. В противоположность этому в 2М-спектрах мультиплеты имеют достаточно высокую информативность, и процедуры распознавания структур в этом случае не дают ложную информацию. [c.412]

ВИЯ записываются в отдельной таблице. На рис. 6.6.6 показан пример распознавания структур в корреляционном 2М-спектре трехспиновой системы. Процедуры поиска применимы также в корреляционных 2М-спектрах с довольно низкими отношениями сигнал/шум. Эти методы можно усовершенствовать посредством обработки различных 2М-спектров, когда информация в одном спектре дополняет информацию, получаемую из другого спектра [6.54]. [c.414]

Для автоматизации процесса сравнения образцов металла с эталонами использован эффективный алгоритм распознавания структур. На первом этапе формируется база данных количественных характеристик изображений эталонных структур. Далее для полученных изображений вычисляются выбранные характеристики. Для каждого эталона формируется допустимый диапазон значений характеристик. Например, это может быть балльная шкала, каждому баллу которой соответствует диапазон количественных характеристик. [c.518]

Ниже мы рассмотрим более детально особенности совместной интерпретации масс-спектрометрических данных и информации, получаемой другими методами. При этом внимание будет уделено возможности распознавания структур, трудно идентифицируемых или вообще неразличимых по масс-спектрам, [c.120]

Логические разделяющие функции применены также в работе [63] для распознавания структуры органических соединений с числом углеродных атомов С — as, кислородных атомов О2—Ое и со степенью ненасыщен-ности 4—6 по их масс-спектрам низкого разрешения. В машинном эксперименте участвовало 238 соединений. При установлении частичной структуры для ряда известных соединений число положительных ответов достигло 85%-НОГО уровня. Более совершенные программы опознавания не только выделяют характерные фрагменты молекул, но и сшивают из них возможные структуры. [c.82]

Распознавание структур, видимых под световым микроскопом [c.19]

Распознавание структур обучения составило от 80 до 96%. Установлено, что к признакам, потенциально связанным с проявлением ювеноидной активности, относятся такие фрагменты, как -(СН2)з- -NH- -0- >С=С< монозамещенный фенил [c.118]

Рис. б.б.б. Распознавание структур в гомоядерных корреляционных 2М-спектрах. а — нижний треугольник спектр трехспиновой протонной системы АМХ 2,3-днбромпропноновой кислоты, полученный при использовании импульсной последовательности с двухквантовой фильтрацией т/2 - 1 - т/4 - т/4 - (г (разд. 8.3.3) верхний треугольник полученный способом распознавания структур сокращенный спектр 6 — схематически изображенная структура кросс-пнков, характерная для трехспиновых систем темные и светлые кружки означают соответственно положительные н отрицательные сигналы большие кружки соответствуют большим по амплитуде пикам при малых углах вращения РЧ-импульсов в — распознавание структур в зашумленном спектре, полученном суммированием гауссова шума, генерированного компьютером, и экспериментального спектра на рис. а. Все имеющие смысл структуры идентифицированы правильно, и в шуме ие было обнаружено каких-либо случайных структур. (Из работы [6.54].) [c.413]

Ярче всего селективность лигандного обмена проявляется в распознавании структуры оптически активных лигандов. Подлинным триумфом летандообменной хроматографии явилось разделение оптических изомеров аминокислот. [c.211]

Нижнюю границу частот, при которых появляется полоса ОН этого типа, установить крайне трудно, так как полосы поглощения относительно слабы и очень широки. Однако Рейд и Руби [52] обнаружили размытую полосу поглощения ОН у 6-фенил-4-окси-5,6-дигидропропирона при 25Э0 лГ они, кроме того, отмечают, что по неопубликованным данным тетроновые кислоты имеют полосы поглощения ОН с частотой, близкой к 2590 сл Беллами и Бичер [53] и Даш и Смит [54] наблюдали полосы поглощения ОН фосфорорганических кислот при таких же низких частотах, хотя эти соединения, возможно, димерны, как и карбоновые кислоты. Поглощение при 2440 сл" наблюдалось также у некоторых оксисоединений в растворах [55, 58], но хотя Горди [56] и считает, что оно является слабым поглощением ОН, это остается неясным, так как такая полоса может быть обертоном деформационных колебаний СН хлороформа [57]. Однако во всех этих случаях характерная форма и положение полос поглощения прочно связанных групп ОН достаточно специфичны для распознавания структур данного типа. При идентификации бывают затруднения в тех случаях, когда поглощение ОН совпадает с сильным поглощением СН вблизи 3000 сл 1. Так, Амстуц и др. [58] сообщают [c.150]

Барнс и др. 18] заметили появление характеристических полос в этой области спектра ароматических соединений и установили следующие соотношения монозамещение— 1075—1065 см орго-замещение—1125— 1085 см лега-замещение— 1170—1140 см и пара-замещение— 1120—1090 слг. Таблица Томпсона [38] находится в согласии с этим отнесением, хотя в ней несколько увеличены интервалы и добавлена еще одна полоса пара-замещения в интервале 1225—1175 смг. Эти данные были значительно пополнены Колтупом [20], который сделал возможным изучение также тризамещенных он показал при этом, что для определенных типов замещения может появляться до шести характеристических полос. Поскольку рассматриваемые полосы довольно значительно перекрываются, то ни одна отдельно взятая полоса не может сама по себе использоваться для распознавания структуры. С данными Колтупа находятся в согласии и наши определения. Мы будем классифицировать различные полосы поглощения в этой области следующим образом. [c.97]

Учитывая недостатки метода распознавания структуры органических соединений по их ИК-спектрам с использованием метода потенциальных функций, С. И. Козлова [62] применила для решения аналогичных задач алгоритм, основанный на переборе конъюнкций признаков, впервые предложенный П. М. Бонгардом. Признаками служат частотные интервалы, соответствующие поглощению в спектре. Для каждой из всех возможных конъюнкций из двух или трех признаков производится подсчет объектов (в классах А н В), обладающих этой конъюнкцией. Из отобранных таким образом наиболее информативных конъюнкций строится решающее правило отнесения объекта к одному из двух рассматриваемых классов. В качестве веса конъюнкций (меры их информативности) использовалась величина V [c.78]

Хотя окисление является одной из самых важных реакций, применяемых при выяснении структуры органических соединений, оно имеет ценность только в том случае, если полученные продукты распада еще обладают основным строением структурного звена. Продукты окисления, например муравьиная, уксусная или щавелевая кислоты или подобные простые соединения, не способствуют распознаванию структуры такого продукта, как лигнин. При окислении лигнина, даже в мягких условиях, образуются простые соединения, но, хотя некоторые из них содержат бензольное ядро, они не приводят ни к каким заключениям в отношении структуры молекулы лигнина. В жестких условиях происходит полный распад с образованием простых кислот. Пайен [4] и Шульце [394] применили зтот метод для удаления лигнина из целлюлозного волокна. [c.414]

Справочник химика 21

Химия и химическая технология