第六章化学模式识别基础
有机化学第二版-第6章：立体化学基础
第一节 顺反异构 一、顺式和反式 二、Z—型和E—型 三、顺反异构的性质
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第一节 顺反异构
1、 顺反异构 重点介绍顺反异构体的Z/E标记法。
哪些化合物存在顺反异构体：
(1 ). 含 有C = C、C = N、N = N 双 键 的 化 合 物 。
(2 ). 环 状 化 合 物 。
COOH
H
OHC H319源自21COOHHOH
CH3
使用Fischer 投影式的注意事项：
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(1)投影式中手性碳原子上任何两个原子或基团的 位置经偶数次交换。
COOH H OH
CH3
翻转
COOH HO H
CH3
翻转
(2) 可以旋转n180。(n>=1)，但不能旋转90。或270。。
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两种标记方法在绝大多数情况下是一致的，即顺式
就是Z 式，反式就是E式。但有时却刚好相反。
H
COOH
C=C
CH 3 CH 3
顺_2_甲基_2_丁烯酸
(E)_2_甲基_2_丁烯酸
H
CH 3
C=C
CH 3 COOH
反_2_甲基_2_丁烯酸
(Z)_2_甲基_ 2_丁烯酸
ClH
( 1 ) . C = C
岁月流逝，经无数科学家坚苦卓绝的奋斗，揭开了化 合物同分异构的“神秘面纱”。
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对映异构现象（旋光异构或光学异构）
实验事实：
CH 3 CH COOH
OH α 羟基丙酸 ( 乳酸 )
来源 从肌肉中得到的肌肉乳酸 葡萄糖发酵得到的乳酸 酸牛奶中得到的乳酸
模式识别1课件
不变性
• 尽量选择相关性小的特征 • 尽可能不受噪声的干扰
Applied Pattern Recognition CSE616
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模式识别的基本方法
• 模糊模式识别
• 基于模糊数学和统计分析的识别方法，在不能明确描述模式
特征和结构的复杂模式识别问题中得到了成功应用
模糊模式类
清晰模式类
很像三角 形的图形
远大于2 的整数
三角形
大于2的 整数
• 根据隶属度和模糊文法进行分类
Applied Pattern Recognition CSE616
• 需要考虑的问题： • 特征越多分类性能越好吗？ • 什么样的特征才是好的特征？ • 特征的相关性与冗余？
Applied Pattern Recognition CSE616
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如何获取判别边界：判别模型？ 什么样的判别边界才是最优的：模型优化？
Applied Pattern Recognition CSE616
用能力和领域，促进人工智能的应用与发展
• 促进人们对人脑识别过程的理解和认识
Applied Pattern Recognition CSE616
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模式识别存在的问题
• 模式识别是一门快速发展的新兴学科，涉及到多学科、
多领域的复杂问题
• 和生物认知系统相比，现有人工模式识别系统的适应
和识别能力还远远不能令人满意
• 原理：
样本 观测值 特征 概率统计 决策准则
分类
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化学模式识别在生药鉴别和质量评价中的应用
化学模式识别在生药鉴别和质量评价中的应用摘要：化学模式识别是物以类聚,同类或相似的样本间的距离较近,不同类的/样本间的距离应较远。
这样可以根据各样本的距离或距离的函数来判别、分类,并利用分类的结果预报未知。
模式识别属于多变量数值分析方法,它是借助于计算机来揭示隐含于事物内部规律的一种综合技术，是用现代分离分析检测方法对中药材或药品样本中的有机或无机的药用化学成分进行检测,用化学计量学方法关联检测数据阵,确定可用于样品质量控制的模式,通过上述方法进行整体分析、分类和描述来对未知样本进行识别。
关键词:聚类分析法、主成分分析法、矩阵、空间模式识别(pattern recognition)是一门用机器代替人对模式即所研究的事物进行分析、描述、判断和识别的技术[1]。
它的中心任务就是要识别出某个样本与哪一种模式(样本)相同或相近,即在一定的度量和观测的基础上把待识别的模式划分到各自模式类中。
模式识别可分为基于统计学习理论的统计模式识别和基于语法的结构模式识别。
统计模式识别是目前最成熟也是应用最广泛的方法。
以完成识别过程的方式而论,模式识别又可分为两个系统:有监督学习系统和无监督学习系统。
有监督学习系统要运用一组已知其类别的样本进行训练(或学习)获得分类准则,再利用准则来判别未知模式所属的类别。
常用的方法有: SIMCA法(Simple classification algorithm,简单分类法)、Bayes判别、逐步判别分析(Step-wise discriminate analysis, STEPDA)、人工神经网络(Artificial neural networks,ANN)等。
而无监督学习系统则是把模式划分到目前为止仍然未知的类别中,即无须预先知道模式所属的类别。
其中最重要的一种就是聚类分析的方法。
如系统聚类分析(Hierarchical clustering analysis)、模糊聚类分析(Fuzzy clustering analysis)等。
普通化学 第三版第六章摘要
普通化学第三版（笔记）第六章分子式保持物质化学性质的最小微粒，是物质参与化学反应的基本单元，其性质决定于分子的内部结构。
分子或晶体中直接相邻的原子之间强烈的相互吸引力称为化学键。
化学键包括离子键、共价键、金属键三种基本类型。
1913年，德国化学家柯赛尔提出离子键理论。
柯赛尔离子键理论认为①在一定条件下，具有较小电离能的活泼金属原子与具有较大亲和能的活泼非金属原子之间可发生电子转移，金属原子变成阳离子，非金属原子变成阴离子。
②阳离子和阴离子在静电引力的作用下相互吸引、靠近、紧密堆积。
过程中放出能量，形成了离子键和离子型晶体。
气态阳离子与气态阴离子结合成1mol固体化合物所放出的能量称为离子的晶格能。
单位KJ·mol-1。
化学中总是用晶格能的数据来说明离子键的强弱。
一般认为电负性Δχ≥1.7的典型金属和非金属原子之间才能形成离子键。
离子键中也有部分共价性。
Δχ=1.7只是一种近似，如氟和氢χ=1.9，但仍是共价键。
6.1.2离子键没有方向性和饱和性离子晶体是由正负离子按化学式的组成相间排列形成巨型分子。
与一个离子相邻的相反电荷离子的数目（即配位数）主要取决于正离子与负离子的半径比r正/r负。
6.1.3离子是离子化合物的基本结构粒子。
离子的性质在很大程度上决定着离子键和离子化合物的性质①离子电荷离子是带有电荷的原子或原子团离子电荷的不同往往带来性质上的不同②离子的电子构型单原子负离子通常具有8电子构型。
氮原子正离子则有五种外层电子构型（①）二电子构型（1s2）Li+、Be2+。
（②）8电子构型（ns2np6）Na+、Mg2+、Al3+、Sc3+、Ti4+（③）9~17电子构型（ns2np6nd1~9）如d区元素离子Mn2+、Fe2+、Fe3+、Co2+、Ni2+（④）18电子构型（ns2np6nd10）如Cu+、Ag+、Zn2+、Cd2+、Hg2+。
ds区的元素的离子和Sn4+、Pb4+。
p区高氧化数金属正离子（⑤）18+2电子构型[(n-1)s2(n-1)p6(n-1)d10nS2）]Sn2+、Pb2+、pb3+、Bi3+等p区低氧化数金属离子③离子半径同原子半径一样离子半径也难以确定，同一离子半径会因为推算方法和使用离子晶体的不同而不同，一般有以下规律，r正>r原、r原<r负。
化学模式识别技术在药物分析中的应用与研究进展
收稿日期:2010-04-15作者简介:刘学仁,男,副主任药师。
专业方向:药物分析和天然化合物的分离分析。
文章编号:1004-4337(2011)01-0101-04 中图分类号:R313 文献标识码:B综 述化学模式识别技术在药物分析中的应用与研究进展刘学仁 张 莹 何光召(湖北省黄冈市食品药品监督检验所 黄冈430080)摘 要: 介绍化学模式识别技术的一些基本概念和原理,以及在药物分析中的应用与研究进展。
化学模式识别技术在色谱和光谱数据处理、药物成分分析、定性定量、药物质量评价和控制,中药材真伪优劣评价等方面有独特的优势。
常见的化学模式识别技术,如主成分分析法、因子分析、聚类分析和判别法等越来越成为药物分析中不可或缺的工具之一。
关键词: 化学计量学; 模式识别; 药物分析doi:10.3969/j.is sn.1004-4337.2011.01.042化学计量学(Chemometr ic)是研究化学测量的基础理论与方法学的新兴化学分支学科,是由数学、统计学、计算机技术和化学相结合的交叉学科,其诞生是科学技术发展及相互交叉渗透的必然结果。
化学计量学涵盖了化学量测的全过程,包括采样理论、实验设计、选择和优化实验条件、单变量和多变量信号处理以及数据分析;其研究内容还包括实验设计、过程控制和优化、合理性分析、实验室组织、图书检索和人工智能等。
化学计量学的主要任务是对化学测量数据进行分析信号处理,设计和选择最佳测量程序与实验方法,并通过解析化学测量数据,多元校正,化学模式识别,定量构效关系(Q SAR ),数据库及专家系统等,而获得最大限度的化学信息。
自1971年瑞典化学家Wo rd 提出 化学计量学 概念以来,它在实验设计、数据处理、信号解析、化学分类决策及预报等方面都发挥着巨大的作用,解决了传统化学研究方法难以解决的复杂问题。
近年来,尤其是在药物分析方面,化学计量学提供了不少解决问题的新思路、新途径和新方法,越来越起到不可替代的作用。
模式识别(PatternRecognition)
近年来模式识别在化学、生物、医学、 近年来模式识别在化学、生物、医学、 食品、环境科学、 食品、环境科学、电子等学科中得到了 迅速发展及广泛应用，特别是聚类分析， 迅速发展及广泛应用，特别是聚类分析， 它可以解决样品的分类、 它可以解决样品的分类、方法的选择及 分析过程优化等问题， 分析过程优化等问题，因而越来越受到 人们的重视，并渗透到分析化学领域中。 人们的重视，并渗透到分析化学领域中。
经过许多国际组织多年的研究和讨论 ， 经过许多国际组织多年的研究和讨论， 1993年终于制定了 《 测量不确定度表示 年终于制定了《 年终于制定了 指南》 指南》 （Guide to the Expression of Uncertainty in Measurement） 得到了包括 ） 得到了包括IUPAC在 在 内的七个国际组织的批准， 内的七个国际组织的批准 ， 并由国际标 准化组织（ 准化组织（ISO）出版。 ）出版。 目前 目前GUM的执行已得到了包括中国在内 的执行已得到了包括中国在内 的许多国家政府机构的批准。 的许多国家政府机构的批准。
化学模式识别是根据化学测量矩阵，自 化学模式识别是根据化学测量矩阵， 动将样本集按样本的某种性质（ 动将样本集按样本的某种性质（通常是 隐含的）进行分类及特征选取的方法， 隐含的）进行分类及特征选取的方法， 化学模式识别从化学测量数据出发， 化学模式识别从化学测量数据出发，进 一步揭示样本的隐含性质， 一步揭示样本的隐含性质，提供十分有 用的决策性信息。 用的决策性信息。
对于系统误差来说，可以运用消除误差源、改变测量方 对于系统误差来说，可以运用消除误差源、 寻求修正值等方法来使其减小。在分析化学中， 法、寻求修正值等方法来使其减小。在分析化学中，常 用以下一些方法来进行： 用以下一些方法来进行： 1.空白试验 空白试验 空白试验就是用纯试剂、纯样品来对照，或者用不含对 空白试验就是用纯试剂、纯样品来对照， 象的样品来对照，最终用测得值扣去空白值。 象的样品来对照，最终用测得值扣去空白值。. 2.对照试验 对照试验 凡由方法引起的误差，都应该用标准方法或公认的准确 凡由方法引起的误差， 的方法来进行对照试验。 的方法来进行对照试验。 3.回收试验 回收试验 试验中样品的损失是取样和处理样品的难题。通常是在 试验中样品的损失是取样和处理样品的难题。 被测样品中加入已知量的被测组分，然后看其能否定量 被测样品中加入已知量的被测组分， 回收。 回收。
模式识别讲义
模式识别讲义《模式识别与图像处理》教学讲义上篇模式识别§1. 模式识别序论近年来，科技发展的重要方向之一就是：人类智能的机器化和人造机器的智能化。
前者以计算机、专家系统、神经网络算法等为代表；后者以智能机器人（具有视觉、听觉、触觉、嗅觉等）为典型。
两个方向的努力都归结为一个目标——研究人工智能。
当然，目前科技水平还远没有达到设定目标。
使机器具有人类的智能水平，使机器像人那样进行目标识别尚需艰苦努力。
模式识别是智能的核心功能之一。
换句话说就是模式识别属于人工智能的范畴。
这里所说的智能或人工智能是指用机器完成以往只能由人类方能胜任的智能活动。
包括：①通过视、听、触、嗅觉接受各种自然信息、感知环境；②经推理、分析、判断、综合将感性认识加工成理论知识，进而形成概念、建立方法以及做出决策；③对外界环境的变化和干扰做出适应性反应等等。
模式识别就是要用机器实现上述第一项人类智能活动。
而第二项则已有神经网络、专家系统等仿照人类思维的智能方法。
第三项则是人类早已开始研究的各种自动化技术、自适应控制、自学习控制等。
那么，什么叫做模式识别呢？§1－1 模式识别的基本概念1、模式与模式识别定义一：模式是一些供模仿用的完美无缺的标本；模式识别就是辨别出特定客体所模仿的标本。
定义二：模式是对特定客体的定量的或结构的描述；模式识别是把待识别模式划分到各自的模式类中去。
这里所说的模式类是具有某些共同特性的模式的集合。
两个定义中，模式一词的含义是不同的。
前者指标本，后者指对客体的描述。
本课程中使用定义二，并且作如下狭义约定：模式识别是指利用计算机自动地或有少量人为干预的方法把待识别模式加以分类，即划分到模式类中去。
一般认为，模式是通过对具体的事物进行观测所得到的具有时间与空间分布的信息，模式所属的类别或同一类中的模式的总体称为模式类，其中个别具体的模式往往称为样本。
模式识别就是研究通过计算机自动的(或人为少量干预)将待识别的模式分配到各个模式类中的技术。
化学计量学
第一章 绪 论化学计量学是数学和统计学、化学及计算机科学三者相互交叉而形成的一门边缘学科，是化学中很具有魅力和应用前景十分广泛的新兴分支学科。
1.按照国际化学计量学学会（ICS ）的定义：化学计量学是化学的一门分支学科。
它应用数学和统计学方法，设计或选择最优量测程序和实验方法，并通过解析化学量测数据而获取最大限度的信息。
2.化学计量学发展简史1971年，瑞典化学家Wold S. 在为一项基金项目定名时，从“化学数据分析”、“化学中的计算机”和化学计量学三者中选定后者而正式宣布了化学计量学这们学科的诞生。
三年后，他与美国华盛顿大学的Kowalski B. R.教授在美国西雅图成立了国际化学计量学学会。
80年代，化学计量学课程开始进入化学教学大纲，化学计量学期刊问世。
90年代后，化学计量学得到广泛推广与应用。
3、化学计量学算法和程序化学计量学的精髓主要体现在处理数据的诸多算法。
根据算法写出具体的计算机程序。
理论 上任何高级计算机语言都可以编写计量学程序。
如B 语言、C 语言Fortran 语言、Matlab 等。
第二章 实验数据统计处理一、分析测试中的误差1、 系统误差：在一定的实验条件下，有某个或某些恒定的因素按照确定的一个方向起作用所引起的多次测量平均值对真实值的偏差。
特点：A . 重复出现 B. 单向性 C. 系统误差的数值基本恒定不变2、偶然误差：由随机因素引起的误差。
特点：A. 不确定性 B. 可抵偿性3、粗差：过失误差。
二、样本的特征数均数 反映准确度标准差 反映精密度相对标准偏差 三、t 统计检验见p61相关习题见练习本次数愈多，置信限越小，平均值越可靠四．F 统计检验见p63n x x n i i ∑=1)(2--=∑n x x s i %100xs RSD =第三章 回归分析一、 两变量间的关系① 二变量均为非随机变量 --------- 函数② 一变量为非随机变量，另一变量为随机 -------- 回归③ 二变量均为随机 --------- 相关回归方程的稳定性1.回归系数b 的波动xx b sx x ss =-=∑2)(x 的离散越大,就越稳定2.常数项a 的波动xx a x n s s 21+=a s 除了与s 、xx 有关外，n 越大，a 的精度就越高。
《现代物理有机化学》笔记第六章立体化学
《现代物理有机化学》笔记第六章立体化学一、教学内容本节课的教学内容选自《现代物理有机化学》笔记的第六章，主要讲述立体化学的相关知识。
本章内容主要包括立体化学的基本概念、立体异构体的类型、立体化学的测定方法以及立体化学在有机合成中的应用。
具体内容包括：1. 立体化学的基本概念：手性、手性碳、非手性碳、绝对构型、相对构型等。
2. 立体异构体的类型：顺反异构体、对映异构体、非对映异构体等。
3. 立体化学的测定方法：旋光法、圆二色法、核磁共振等。
4. 立体化学在有机合成中的应用：立体选择性反应、立体固定化催化剂等。
二、教学目标1. 使学生了解立体化学的基本概念，理解手性碳和非手性碳的区别，掌握绝对构型和相对构型的表示方法。
2. 使学生掌握立体异构体的类型，能识别顺反异构体、对映异构体和非对映异构体。
3. 使学生了解立体化学的测定方法，理解旋光法、圆二色法和核磁共振的原理及应用。
4. 使学生了解立体化学在有机合成中的应用，能运用立体化学的知识解释立体选择性反应和立体固定化催化剂的原理。
三、教学难点与重点1. 教学难点：立体异构体的类型及识别，立体化学的测定方法及应用。
2. 教学重点：立体化学的基本概念，绝对构型和相对构型的表示方法。
四、教具与学具准备1. 教具：黑板、粉笔、多媒体教学设备。
2. 学具：笔记本、彩笔、剪刀、胶水。
五、教学过程1. 实践情景引入：通过展示一些具有不同立体结构的有机分子，引导学生思考为什么有机分子会有不同的结构。
2. 讲解基本概念：讲解手性、手性碳、非手性碳、绝对构型、相对构型的定义及表示方法。
3. 分析立体异构体：分析顺反异构体、对映异构体和非对映异构体的特点，引导学生通过观察分子结构来识别不同类型的立体异构体。
4. 讲解测定方法：讲解旋光法、圆二色法和核磁共振的原理及应用，引导学生理解这些方法在立体化学研究中的重要性。
5. 应用实例解析：分析一些具有立体选择性反应的有机合成实例，讲解立体固定化催化剂的原理及应用。
模式识别培训课程课件
04
语音模式识别
语音信号的预处理
噪声抑制
去除语音信号中的环境噪声，如 风、电气噪声等，提高语音信号
的清晰度和可懂度。
标准化
将语音信号的幅度和时间尺度进行 归一化处理，以消除不同说话人之 间的差异，提高识别系统的鲁棒性 。
分帧
将语音信号分割成短小的片段，通 常为20-30毫秒，以便于特征提取 和模式分类。
04 空间特征
提取图像中的空间特征，
反映图像中目标之间的空
间关系。
分类器的选择与优化
分类器选择
根据不同的应用场景 选择合适的分类器， 如支持向量机、神经
网络等。
参数优化
通过调整分类器的参 数，提高分类器的准 确率和泛化能力。
模型训练
使用训练数据集训练 分类器，并评估其性
能。
模型验证
使用验证数据集验证 分类器的性能，并调
模式识别培训课程课 件
目录
• 模式识别概述 • 模式识别的基本理论 • 图像模式识别 • 语音模式识别 • 文字识别 • 模式识别技术的发展趋势与挑战
01
模式识别概述
什么是模式识别
模式识别是指通过计算机或人工手段对自然界或人造的 复杂对象进行自动识别、分类、解释、理解或预测。它 涉及对输入数据的研究和分析，以识别出有用的信息， 并对其做出决策或判断。
基于光学原理的文字识别
01
02
03
光学原理
通过光学原理，将文本图 像转化为可识别的数字化 信息。
扫描仪
利用扫描仪对文档进行扫 描，将纸质文档转化为电 子文档。
OCR技术
光学字符识别（OCR）技 术可以将文本图像转化为 可编辑和搜索的文本。
基础化学第七版知识点总结
基础化学第七版知识点总结第一章：化学的基本概念1.1化学的定义化学是研究物质的组成、性质、结构、以及变化规律的科学。
1.2物质的三态及其相互转化物质存在的三态是固态、液态和气态，它们之间可以相互转化。
1.3物质的组织结构物质由分子、原子以及离子组成，不同的物质由不同的分子或者原子组成。
1.4物质的性质物质的性质包括物理性质和化学性质，物理性质是物质本身所固有的性质，而化学性质是物质参与化学反应时所表现出的性质。
1.5物质的变化物质的变化包括物理变化和化学变化，物理变化是指物质的组成和性质并没有改变，而化学变化是指物质的化学组成及性质发生了改变。
第二章：物质的量2.1质量和物质的分析质量是物质的一种固有属性，可以通过物质的分析来确定物质的成分和比例。
2.2物质的相对原子质量和摩尔质量相对原子质量是指一个元素相对于碳-12的质量比，而摩尔质量是一个物质的摩尔质量在单位为克/摩尔。
2.3化学计量化学计量是指化学反应中物质的量的关系以及物质的量在化学反应中的变化。
2.4化学计量的应用化学计量可以应用于化学方程式的平衡、物质的合成和分解以及溶液的配制等方面。
第三章：原子结构3.1原子的发现和结构原子是物质的基本组成单位，目前公认的原子结构是由原子核以及围绕原子核运动的电子组成。
3.2元素周期表元素周期表是按照元素的原子序数排列，它可以反映元素的周期性规律以及元素的性质。
3.3原子的电子排布原子的电子排布遵循一定的轨道和能级，电子在不同的能级和轨道上可以存在。
3.4原子的性质原子的性质包括原子半径、电离能和电子亲和能等。
第四章：化学键4.1化学键的形成化学键是原子之间的相互作用力，包括共价键、离子键、金属键以及范德华力等。
4.2共价键共价键是两个原子通过共用电子对来形成的化学键。
4.3电负性电负性用来描述原子或者分子吸引电子对的能力。
4.4离子键离子键是由正负离子间的静电相互作用来形成的化学键。
4.5金属键金属键是金属原子之间通过形成电子海而形成的化学键。
基础有机化学第四版邢其毅第六章知识点上
卤代烃卤代烃的分类（本来是不想总结这一部分的，但后面做题的时候发现，题干中会出现，可能题目会做，但是你不知道这东西是什么。
所以，还是看看，有点印象比较好）按烃基结构分类1、饱和卤代烃2、不饱和卤代烃（这两类一定要分清楚，考试的时候，选择题可能不给你结构式，直接问。
）乙烯形卤代烃（与双键直接相连）烯丙型卤代烃（与双键的α-C相连）5、芳香卤代烃（苯型和苯甲型的，看一眼就记住了）卤代烃的命名这个自己看书（P218）卤代烃的结构1、饱和卤代烃。
α-C为sp3杂化。
C-X键为极性共价键，由于卤素的电负性大于碳原子，故而电子偏向卤素原子，那么α-C则会带有一部分正电荷，所以容易被亲核试剂进攻。
2、不饱和卤代烃一、与α-C以外的饱和碳原子相连。
与饱和卤代烃相似。
二、与α-C相连。
其生成的碳正离子（sp2杂化碳）由于双键的共轭，双键上的电子可以离域至α-C上以稳定正电荷，所以此类卤代烃活性要比饱和卤代烃的活性大。
三、与不饱和碳相连。
卤原子上的一对电子对参与不饱和键的共轭，故而使得C-X键或有双键的性质，所以反应活性最差。
此四类卤代烃的反应活性比较：烯丙型卤代烃>饱和卤代烃≈与α-C以外的饱和碳原子相连>与α-C以外的饱和碳原子相连。
卤代烃的构象一般情况下对交叉的构象最为稳定。
会有例外，做题的时候会遇到，但不多。
往往是根据机理来解释。
卤代烃的物理性质1、低级卤代烃为气体，高级卤代烃为固体。
2、所有卤代烃均不溶于水。
3、卤代烃的可极化性顺序：RI>RBr>RCl>RF。
和第七主族的顺序一致。
可极化性比较大，可转化成反应所需要的形状，有利于反应的进行。
故而RI、RBr、RCl易于进行反应。
（要是想对可极化性有一个充分的了解，可以去查看无机化学。
北师大版的在上册部分。
）卤代烃的反应（各种效应类的问题，后面会单独列出来）碳正离子（重点中的重点，好多题目不提，但是都会直接或者间接的考这个知识点，贯穿于整本基础有机化学）定义：含有一个只带有六电子的带正电荷的碳氢集团称为碳正离子。
北京化工大学结构化学-第六章
（3）络合物的紫外可见光谱，络合物的稳定性问题，用价 键理论也不能解释。
（4）按照磁性测量，可以将络合物划分为高自旋和 低自旋两类，但高自旋是否一定对应于电价（或外d 轨道杂化）络合物，低自旋是否一定对应于共价络合 物，还存在问题。 （5）为什么某些配位体易生成低自旋络合物，而另 一些配位体却易生成高自旋络合物，价键理论也不能 满意解释。 为了解决这些矛盾，发展起配位场理论
4.2 配位场理论简介
1.问题的提出
价键理论虽然能够说明过渡元素络合物的一些性质，但是 也存在许多问题。 （1）用d2sp3 杂化轨道可以说明六配位络合物的正八面体 构型，但实际上用配位体间的静电排斥作用也可以得到同 样的结论。 （2）许多六配位络合物并非理想正八面体构型，价键理论 不能解释偏离正八面体构型的原因。
（1）能量较低的一组常称为t2g轨道（有些文献称为de轨道）， 它包含dxy，dyz，dxz三个d轨道， （2）能量较高的一组称为eg轨道（有些文献称dr轨道），它 包含dz2 和dx2-y2两个轨道 （3）t2g和eg轨道能级之差常记作Δ （或10Dq），称为分裂能。 通常选t2g和eg能量的权重平均作为能量零点
过渡元素离子与配位体以电价配键结合成电价络合物时，络 合物中心离子的未成对电子数目和自由离子一样，也称高自 旋络合物。 磁 性 测 量 实 验 证 明 [FeF6]3- ， [CoF6]3- ， [Fe(H2O)6]3+ ， [Ni(NH3)6]2+ ， [Co(NH3)6]2+ ， [Mn(NH3)6]2+等都是高自旋 络合物，因此被认为是形成电价配键。 一般说来： （1）卤素离子和水的络合物多是高自旋络合物，被认为是电 价配键。 （2）CN－，NO2－的络合物多是低自旋络合物，被认为是共 价配键。 （3）而NH3等配位体生成的络合物则介乎二者之间，有低自 旋也有高自旋络合物，视中心离子性质而定。
模式识别理论
• 模糊聚类法—Fuzzy clustering method • PCA投影分类法等等
主成分分析的数学 与几何意义示意图
16个脑组织试样进行分析，在色谱图中
取多达156参量（可辨认的156个峰处的峰 高），组成(16156)阶矩阵，通过将矩阵作 主成分分解，分别求得对应于两个最大特征 值的得分矢量t1和t2，并以t1和t2为投影轴作 图，得到下图。其中正方形是有肿瘤的脑组 织样，圆是正常脑组织样。
（3）对连接所得到的树进行检查，找到 最小路径的边，将其割断就得到两类，如 此继续分割，直至类数已达到所要分的类 数。
• • •
缺点：未对训练点进行信息压缩，每判断一个点 都要将其对所有已知点的距离计算一遍,工作量较 大。
简化的KNN法—类重心法
将训练集中每类样本点的重心求出，然 后判别未知样本点与各类样本点重心的 距离。未知样本点距哪一类重心距离最 近，即未知样本属于哪一类。
例：有两种地层，用7种指标的分析数据 判别，先从已经准确判断的地层中各取 9个样本，测得的数据如下表：
x
x
ytΒιβλιοθήκη oyoy二维模式向一维空间投影示意图
（1)求解Fisher准则函数
~sW2
~sW21
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u(SW1
SW2 )u
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类间离差度为：
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J F (u)
(m~1 m~2 )2 ~sW21 ~sW22
• 只要找到相似关图的最大生成树，就可以 根据最大生成树进行模糊聚类分析，其分 类准则是：对于规定的阈值水平，路径强 度大于的顶点可归为一类。
完美版化学信息学08(2)
模式
广义地说，存在于时间和空间中可观察的事物， 如果我们可以区别它们是否相同或是否相似， 都可以称之为模式。但模式所指的不是事物本 身，而是我们从这些事物获得的信息。因此， 模式往往表现为具有时间或空间分布的信息。 我们在这里讨论的是用计算机进行模式识别， 信息在进入计算机前通常需要经过取样和量化， 在计算机中具有时空分布的信息表现为向量即 数组。
Capital Normal University, 2003
第二节
有监督的模式识别
Capital Normal University, 2003
本节内容
㊝监督模式识别 1.线性学习机 2. K-最近邻法
Capital Normal University, 2003
监督模式识别
所谓有监督模式识别就是用一组已知类别的样 本作为训练样本，即用已知的样本进行训练， 让计算机向这些样本“学习”，通过这种学习 去建立分类模型。这种模式识别方法通常称为 “有监督的学习”或“有教师的学习”。这类 方法一般可分为参数方法和非参数方法。其中 参数法一般是由统计学家提出的，其判别的好 坏取决于样本是否符合假设的统计分布，而非 参数方法多由实验科学家或计算机模式识别专 家提出的，对样本分布没有特殊的要求。
Capital Normal University, 2003
思维过程
在我们的日常工作中处处都有模式识别 的问题。现举一个简单的模式识别的例 子，我们从100米外看一个人，通常能够 判断是否认识那个人。我们是根据所认 识的人的某些特征，如身高、胖瘦、走 路的姿势等，在头脑中的印象做出判断 的。当然，我们不能保证所有这样的判 断都是正确的，有时会发生判断错误。 这个判断过程就是思维过程。
第六章化学模式识别基础
6.4 线性学习机
6.4 线性学习机
6.5 K最近邻法
6.5 K最近邻法
3
6.5 K最近邻法
6.5 K最近邻法
6.5 K最近邻法
6.5 K最近邻法
6.5 K最近邻法
6.5 K最近邻法
6.5 K最近邻法
6.5 K最近邻法
6.5 K最近邻法
6.5 K最近邻法
6.2.2 特征提取或选择
6.2.2 特征提取或选择
6.2.2 特征提取或选择
Vj,i
6.2.2 特征提取或选择
6.2.2 特征提取或选择
6.3.1 相似系数
6.3.1 相似系数
6.3.1 相似系数
6.3.2 距离
6.3.2 距离
×
6.3.2 距离
6.3.2 距离
6.3.2 距离
6.3.2 距离
6.4 线性学习机
6.4 线性学习机
6.4 线性学习机
6.4 线性学习机
线性判别函数值
6.4 线性学习机
6.4 线性学习机
6.4 线性学习机
6.4 线性学习机
6.4 线性学习机
6.4 线性学习机
6.4 线性学习机
6.4 线性学习机6.4 Nhomakorabea性学习机
6.4 线性学习机
第六章 化学模式识别基础
6.1 概论
6.1 概论
6.1 概论
6.2 预处理和特征提取
6.2 预处理和特征提取
6.2 预处理和特征提取
6.2 预处理和特征提取
6.2 预处理和特征提取
6.2 预处理和特征提取
6.2 预处理和特征提取
6.2 预处理和特征提取
6.2.2 特征提取或选择
微观化学反应产物分子能量分配的模式识别
FG@$#$$A & HI
JKLMNOPQ FG@;G@2709@H2IG:/@092J/KG ! F7IJ " RSTUV & BCWXYZ[\]^KL_‘ab
cQdef & BCghijkl^STUOPm_‘nopq!rsTtruQvw 6 xyz{ ’ p L M NO" LN M O |}B & ghij~[ !"#$%&’ Q () vwno & *+, KLvwno -. Q /0 pq!rsT tru 123) Q 4 C 6 56 ghijQ 7 jr 8 ~[ 9: ^q!rsTtruQ ;<=> gR 6 567 ’ rs}B_‘$ & P3%5 Ttru & ghij
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模式识别(PPT)
第一章 模式识别概论
什么是模式（Pattern）？
什么是模式？
• 广义地说，存在于时间和空间中可观察的物 体，如果我们可以区别它们是否相同或是否 相似，都可以称之为模式。 • 模式所指的不是事物本身，而是从事物获得 的信息，因此，模式往往表现为具有时间和 空间分布的信息。 • 模式的直观特性:
结构模式识别
• 该方法通过考虑识别对象的各部分之间的联 系来达到识别分类的目的。 • 识别采用结构匹配的形式，通过计算一个匹 配程度值（matching score）来评估一个未知 的对象或未知对象某些部分与某种典型模式 的关系如何。 • 当成功地制定出了一组可以描述对象部分之 间关系的规则后，可以应用一种特殊的结构 模式识别方法 – 句法模式识别，来检查一个 模式基元的序列是否遵守某种规则，即句法 规则或语法。
实例：句法模式识别（续）
• 多级树描述结构
实例：句法模式识别（续）
• 训练过程：
– 用已知结构信息的图像作为训练样本，先 识别出基元（比如场景图中的X、Y、Z等 简单平面）和它们之间的连接关系（例如 长方体E是由X、Y和Z三个面拼接而成）， 并用字母符号代表之； – 然后用构造句子的文法来描述生成这幅场 景的过程，由此推断出生成该场景的一种 文法。
模式识别
- 概念、原理及其应用
引 言
课程对象
• 计算机应用技术专业硕士研究生的专业 基础课 • 电子科学与技术学科硕士研究生的专业 基础课
与模式识别相关的学科
• • • •
• • • • •
统计学 概率论 线性代数（矩阵计算） 形式语言
机器学习 人工智能 图像处理 计算机视觉 …
教学方法
• 着重讲述模式识别的基本概念，基本方 法和算法原理。 • 注重理论与实践紧密结合
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K最近邻法 6.5 K最近邻法
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K最近邻法 6.5 K最近邻法
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K最近邻法 6.5 K最近邻法
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K最近邻法 6.5 K最近邻法
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K最近邻法 6.5 K最近邻法
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K最近邻法 6.5 K最近邻法
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K最近邻法 6.5 K最近邻法
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K最近邻法 6.5 K最近邻法
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6.4 线性学习机
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6.4 线性学习机
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6.4 线性学习机
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6.4 线性学习机
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6.4 线性学习机
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6.4 线性学习机
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6.4 线性学习机
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6.4 线性学习机
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K最近邻法 6.5 K最近邻法
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K最近邻法 6.5 K最近邻法
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K最近邻法 6.5 K最近邻法
6.3.2 距离
×
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6.3.2 距离
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6.3.2 距离
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6.3.2 距离
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6.4 线性学习机
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6.4 线性学习机
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6.4 线性学习机
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6.4 线性学习机
线性判别函数值
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6.4 线性学习机32源自6.4 线性学习机33
6.4 线性学习机
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6.4 线性学习机
第六章 化学模式识别基础
6.1 概论
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6.1 概论
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6.1 概论
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6.2 预处理和特征提取
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6.2 预处理和特征提取
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6.2 预处理和特征提取
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6.2 预处理和特征提取
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6.2 预处理和特征提取
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6.2 预处理和特征提取
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6.2 预处理和特征提取
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6.2 预处理和特征提取
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K最近邻法 6.5 K最近邻法
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6.2.2 特征提取或选择
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6.2.2 特征提取或选择
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6.2.2 特征提取或选择
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6.2.2 特征提取或选择
Vj,i
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6.2.2 特征提取或选择
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6.2.2 特征提取或选择
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6.3.1 相似系数
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6.3.1 相似系数
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6.3.1 相似系数
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6.3.2 距离
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