基于支持向量機(jī)的有機(jī)化合物紅外光譜結(jié)構(gòu)解析.pdf

1、隨著商品化紅外光譜儀的計(jì)算機(jī)化，出現(xiàn)了許多計(jì)算機(jī)輔助紅外光譜識別方法，這些方法大致可以分為三類：專家系統(tǒng)，譜圖檢索系統(tǒng)，模式識別方法。其中最常用的模式識別方法是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和偏最小二乘法。文獻(xiàn)中大部分利用它們對子結(jié)構(gòu)或特定類別的化合物進(jìn)行識別，而對整個(gè)有機(jī)化合物的紅外光譜的深入研究尚未涉及，對化合物的特征吸收峰也沒有深入的討論。此外，即使應(yīng)用最多的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在識別子結(jié)構(gòu)時(shí)，對結(jié)構(gòu)碎片的預(yù)測準(zhǔn)確度也不是很高，且神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)存在不穩(wěn)定、容易陷

2、入局部極小和收斂速度慢等問題。 本文嘗試?yán)弥С窒蛄繖C(jī)算法對有機(jī)化合物的紅外光譜進(jìn)行規(guī)律探討。根據(jù)各類有機(jī)化合物紅外吸收的不同，設(shè)計(jì)了一個(gè)分等級系統(tǒng)對OMNIC數(shù)據(jù)庫中6352個(gè)有機(jī)化合物進(jìn)行分類。該系統(tǒng)首先將有機(jī)化合物分為五大類：芳香化合物、烴類、含氧化合物以及含氮化合物；然后根據(jù)各類化合物的紅外光譜特征，進(jìn)一步對其細(xì)分：芳香化合物按照取代類型和鄰近官能團(tuán)的不同分為四大類：烴類分為飽和和不飽和烴；含氧化合物根據(jù)氧原子所連接官能

3、團(tuán)不同分為四大類：羥基化合物、羰基化合物、醚、酸；含氮化合物也同樣根據(jù)紅外光譜的特點(diǎn)分為肼、酰胺、芳香胺、脂肪胺。接著根據(jù)各類化合物紅外吸收的特點(diǎn)又進(jìn)行了更細(xì)致的分類。將支持向量機(jī)所得結(jié)果與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所得結(jié)果進(jìn)行比較，在大部分有機(jī)化合物的識別中，支持向量機(jī)均優(yōu)于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。 在此基礎(chǔ)上，利用支持向量機(jī)詳細(xì)研究了芳香化合物的識別．芳香化合物包含五個(gè)特征頻率區(qū)：苯環(huán)=C-H鍵的伸縮振動(dòng)、苯環(huán)=C-H鍵的面外振動(dòng)的倍頻和和頻、苯環(huán)

4、骨架振動(dòng)、苯環(huán)=C-H鍵的面內(nèi)彎曲振動(dòng)和苯環(huán)=C-H鍵的面外彎曲振動(dòng)。討論了利用芳香化合物五個(gè)特征頻率區(qū)光譜片斷以及它們的組合作為支持向量機(jī)輸入對識別能力的影響，并比較說明了所得結(jié)果。結(jié)果表明在有機(jī)化合物結(jié)構(gòu)識別中，支持向量機(jī)的表現(xiàn)優(yōu)于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，表明支持向量機(jī)在紅外光譜譜構(gòu)關(guān)系研究中具有優(yōu)異性，較適合紅外光譜的研究；在芳香化合物譜構(gòu)關(guān)系的討論部分，可以看到苯的五個(gè)振動(dòng)方式中，C-H和C-C面外彎曲振動(dòng)在區(qū)別苯衍生物取代類型時(shí)是最有意