Ensemble strategies and methods for the spectral quantitative analysis of complex samples

来源 :中国化学会第14 届全国计算(机)化学学术会议暨分子模拟国际论坛 | 被引量 : 0次 | 上传用户:zy3201869
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  Ensemble strategies have gained increasing attention in multivariate calibration for quantitative analysis of complex samples[1].
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The accuracy of protein-drug binding energy calculation could be improved by the introduction of high level quantum chemistry theories such as density functional theory,but the dramatic computational
随着2011年6月材料基因组计划(MGI)的提出,快速开发、制造和部署先进材料,缩短新材料开发周期,成为了科学家们全球范围内的竞赛[1]。机器学习技术在金融、医疗、保险和工业上取得了极大的成功,近年来在材料领域也逐渐取得了令人鼓舞的成果。
复杂样品光谱数据会受到杂散光、噪声、基线漂移等因素的干扰,从而影响定性定量分析结果。因此,在建模之前往往需要对数据进行预处理[1]。由于杂散光、噪声、基线漂移等干扰可能同时存在,单一的预处理方法不能消除多种因素的影响,需要对预处理方法进行组合。
近红外光谱不仅包含了物质结构的信息,而且包含了分子内或分子间相互作用的信息。温度变化会导致相互作用发生变化,进而引起光谱的变化。温控近红外光谱数据包含了物质含量和结构变化的信息,因此可以用于定量分析和结构分析。
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First principle density functional theory calculations are used to study the chiral self-assembly of phenylalanine on Au(111).