计算机技术与人工智能在色谱分析中的应用探索

"本文主要探讨了人工智能和机器学习技术在色谱分析中的应用，特别是在预测化合物性质、信号处理以及保留时间预测等方面。文档详细介绍了四个章节的内容，涵盖了人工神经网络、小波分析等计算机技术在色谱领域的实践。 第一章作为引言，详细讨论了人工神经网络（ANN）和小波分析技术的基础理论与当前的应用情况。人工神经网络是一种模拟人脑神经元结构的计算模型，常用于复杂问题的学习和预测。小波分析则是一种强大的信号处理工具，能够对数据进行多分辨率分析，提取信号的关键信息。 第二章聚焦于使用弹性反传人工神经网络预测烷基苯的疏水性常数。通过建立基于分子结构参数（如连接性指数和范德华表面积）的数学模型，能够准确快速地预测烷基苯异构体的疏水性质，这对于理解和设计新的化学反应或药物分子至关重要。 第三章介绍了一种利用谱图叠加法和小波分析增强色谱微弱信号检测的方法。这种创新的技术显著提高了色谱信号的信噪比，使得原本仅能定性分析的信号也能进行定量分析。例如，对氨基苯甲酸的毛细管电泳信号在应用该方法后，信噪比显著提升，增强了分析的可靠性。 第四章提出了一个预测反相高效液相色谱（RPLC）梯度洗脱保留时间的新模型。通过微分方程模拟色谱过程，该方法不仅能预测小分子的保留时间，还能应对具有非线性行为的大分子，如蛋白质。实验验证了该方法在预测牛胰岛素等蛋白质样本的保留时间上的有效性。 关键词：色谱分析、计算机技术、人工神经网络、小波分析、保留时间预测 这篇文档深入阐述了人工智能和机器学习技术如何革新色谱分析的效率和精度，展示了这些先进技术在化学和生物科学领域的重要应用价值。"