簡(jiǎn)介：分類號(hào)UDC密級(jí)單位代碼LOL5L不同學(xué)科學(xué)術(shù)語(yǔ)篇中四詞詞塊的研究以食品科學(xué)與教育學(xué)為例俞苗指導(dǎo)教師趙宏字職稱學(xué)位授予單位大連海事大學(xué)教授申請(qǐng)學(xué)位級(jí)別文學(xué)碩士學(xué)科專業(yè)外國(guó)語(yǔ)言學(xué)及應(yīng)用語(yǔ)言學(xué)論文完成日期2013年5月答辯日期2013年6月答辯委員會(huì)主席大連海事大學(xué)學(xué)位論文原創(chuàng)性聲明和使用授權(quán)說(shuō)明原創(chuàng)性聲明本人鄭重聲明本論文是在導(dǎo)師的指導(dǎo)下，獨(dú)立進(jìn)行研究工作所取得的成果，撰寫(xiě)成碩士學(xué)位論文生亟蔓蚓莖叁遣萆空翌塑通望墮塑邃二墜堡述壘墊套學(xué)功侵除論文中已經(jīng)注明引用的內(nèi)容外，對(duì)論文的研究做出重要貢獻(xiàn)的個(gè)人和集體，均己在文中以明確方式標(biāo)明。本論文中不包含任何未加明確注明的其他個(gè)人或集體已經(jīng)公開(kāi)發(fā)表或未公開(kāi)發(fā)表的成果。本聲明的法律責(zé)任由本人承擔(dān)。，入N學(xué)位論文作者簽名型望學(xué)位論文版權(quán)使用授權(quán)書(shū)本學(xué)位論文作者及指導(dǎo)教師完全了解大連海事大學(xué)有關(guān)保留、使用研究生學(xué)位論文的規(guī)定，即大連海事大學(xué)有權(quán)保留并向國(guó)家有關(guān)部門(mén)或機(jī)構(gòu)送交學(xué)位論文的復(fù)印件和電子版，允許論文被查閱和借閱。本人授權(quán)大連海事大學(xué)可以將本學(xué)位論文的全部或部分內(nèi)容編入有關(guān)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行檢索，也可采用影印、縮印或掃描等復(fù)制手段保存和匯編學(xué)位論文。同意將本學(xué)位論文收錄到中國(guó)優(yōu)秀博碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù)中國(guó)學(xué)術(shù)期刊光盤(pán)版電子雜志社、中國(guó)學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù)中國(guó)科學(xué)技術(shù)信息研究所等數(shù)據(jù)庫(kù)中，并以電子出版物形式出版發(fā)行和提供信息服務(wù)。保密的論文在解密后遵守此規(guī)定。本學(xué)位論文屬于保密口在年解密后適用本授權(quán)書(shū)。不保密彳請(qǐng)?jiān)谝陨戏娇騼?nèi)打“√“敝作者簽名求導(dǎo)師簽名潞日刪影月％日

簡(jiǎn)介：蘭州大學(xué)博士學(xué)位論文化學(xué)信息學(xué)新算法及在化學(xué)、生物與食品科學(xué)中的應(yīng)用研究姓名杜紅英申請(qǐng)學(xué)位級(jí)別博士專業(yè)化學(xué)分析化學(xué)指導(dǎo)教師胡之德20090501蘭州大學(xué)杜紅英博士學(xué)位論文切的分子描述符，并建立線性模型。另外兩種非線性回歸方法徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)RBFNN和投影尋蹤回歸PPR用來(lái)構(gòu)建非線性模型。RBFNN和PPR模型的訓(xùn)練集的相關(guān)系數(shù)露分別為09787和09881；均方根誤差腳為05666和04207。結(jié)果表明，RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和投影尋蹤回歸將是蛋白質(zhì)組研究中一種簡(jiǎn)單且有效的工具，并有望應(yīng)用于其他類似的研究領(lǐng)域。2新穎的化學(xué)信息學(xué)方法一局部懶惰回歸U且首次應(yīng)用于預(yù)測(cè)278個(gè)多肽在固定金屬親和色譜鎳柱的保留行為研究。該工作分別用BMLR，PPR和LLR三種方法建立線性和非線性QSRR模型。最佳的U且模型的訓(xùn)練集和測(cè)試集的評(píng)分別為09446和09252。該工作證明新穎機(jī)器學(xué)習(xí)算法U且是一個(gè)非常有前途的研究工具，它可用于色譜保留行為研究領(lǐng)域，為協(xié)助設(shè)計(jì)和分離純化蛋白質(zhì)和多肽發(fā)揮一定的作用。第三章主要描述了QSAR方法在農(nóng)業(yè)和食品科學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用研究，具體內(nèi)容如下1三種機(jī)器學(xué)習(xí)方法遺傳算法多元線性回歸GAMUT，最小二乘支持向量機(jī)LSSVM，PPR用于100個(gè)稻瘟病抑制劑噻唑啉衍生物的殺菌活性研究。線性模型GAMLR和非線性模型LSSVM和PPR都得到了良好的預(yù)測(cè)結(jié)果，但非線性模型提供了更加精確的預(yù)測(cè)能力。結(jié)果表明，非線性LSSVM和PPR方法可以更加準(zhǔn)確地模擬噻唑啉分子結(jié)構(gòu)與殺菌活性之間的關(guān)系，能夠成為研究稻瘟病抑制劑良好的建模工具。此外，這項(xiàng)研究為稻瘟病抑制劑的設(shè)計(jì)和開(kāi)發(fā)提供了一種新的，簡(jiǎn)單而且有效的辦法，同時(shí)得到的與其密切相關(guān)的分子結(jié)構(gòu)信息。2運(yùn)用定量結(jié)構(gòu)保留關(guān)系方法對(duì)藏紅花內(nèi)43種芳香組分的SPMEGCMS保留時(shí)間進(jìn)行了預(yù)測(cè)。應(yīng)用最佳多元線性回歸BMLR和投影尋蹤回歸PPR方法分別建立了線性和非線性模型，兩種方法均得到了較好的結(jié)果線性模型的訓(xùn)練集和測(cè)試集的相關(guān)系數(shù)僻分別為09434和08725，非線性模型則給出了較好的預(yù)測(cè)結(jié)果分別為09806和09456。通過(guò)對(duì)模型的穩(wěn)定性和預(yù)測(cè)能力的比較，可以看出非線性PPR方法可以較好的應(yīng)用到SPMEGCMS保留行為研究領(lǐng)域內(nèi)，同時(shí)該工作又可以為其他植物和中草藥的分離研究提供一種簡(jiǎn)便有效的方法。第四章主要討論了定量構(gòu)效關(guān)系在生命科學(xué)和醫(yī)藥研究領(lǐng)域內(nèi)的應(yīng)用，主要有以下幾部分組成1利用QSRR方法對(duì)55種藥物在固相人工膜色譜內(nèi)的Ⅱ