簡介：分類號UDC密級單位代碼LOL5L不同學科學術語篇中四詞詞塊的研究以食品科學與教育學為例俞苗指導教師趙宏字職稱學位授予單位大連海事大學教授申請學位級別文學碩士學科專業(yè)外國語言學及應用語言學論文完成日期2013年5月答辯日期2013年6月答辯委員會主席大連海事大學學位論文原創(chuàng)性聲明和使用授權說明原創(chuàng)性聲明本人鄭重聲明本論文是在導師的指導下，獨立進行研究工作所取得的成果，撰寫成碩士學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功侵除論文中已經注明引用的內容外，對論文的研究做出重要貢獻的個人和集體，均己在文中以明確方式標明。本論文中不包含任何未加明確注明的其他個人或集體已經公開發(fā)表或未公開發(fā)表的成果。本聲明的法律責任由本人承擔。，入N學位論文作者簽名型望學位論文版權使用授權書本學位論文作者及指導教師完全了解大連海事大學有關保留、使用研究生學位論文的規(guī)定，即大連海事大學有權保留并向國家有關部門或機構送交學位論文的復印件和電子版，允許論文被查閱和借閱。本人授權大連海事大學可以將本學位論文的全部或部分內容編入有關數(shù)據(jù)庫進行檢索，也可采用影印、縮印或掃描等復制手段保存和匯編學位論文。同意將本學位論文收錄到中國優(yōu)秀博碩士學位論文全文數(shù)據(jù)庫中國學術期刊光盤版電子雜志社、中國學位論文全文數(shù)據(jù)庫中國科學技術信息研究所等數(shù)據(jù)庫中，并以電子出版物形式出版發(fā)行和提供信息服務。保密的論文在解密后遵守此規(guī)定。本學位論文屬于保密口在年解密后適用本授權書。不保密彳請在以上方框內打“√“敝作者簽名求導師簽名潞日刪影月％日

簡介：蘭州大學博士學位論文化學信息學新算法及在化學、生物與食品科學中的應用研究姓名杜紅英申請學位級別博士專業(yè)化學分析化學指導教師胡之德20090501蘭州大學杜紅英博士學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)神經網絡RBFNN和投影尋蹤回歸PPR用來構建非線性模型。RBFNN和PPR模型的訓練集的相關系數(shù)露分別為09787和09881；均方根誤差腳為05666和04207。結果表明，RBF神經網絡和投影尋蹤回歸將是蛋白質組研究中一種簡單且有效的工具，并有望應用于其他類似的研究領域。2新穎的化學信息學方法一局部懶惰回歸U且首次應用于預測278個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且模型的訓練集和測試集的評分別為09446和09252。該工作證明新穎機器學習算法U且是一個非常有前途的研究工具，它可用于色譜保留行為研究領域，為協(xié)助設計和分離純化蛋白質和多肽發(fā)揮一定的作用。第三章主要描述了QSAR方法在農業(yè)和食品科學領域的應用研究，具體內容如下1三種機器學習方法遺傳算法多元線性回歸GAMUT，最小二乘支持向量機LSSVM，PPR用于100個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都得到了良好的預測結果，但非線性模型提供了更加精確的預測能力。結果表明，非線性LSSVM和PPR方法可以更加準確地模擬噻唑啉分子結構與殺菌活性之間的關系，能夠成為研究稻瘟病抑制劑良好的建模工具。此外，這項研究為稻瘟病抑制劑的設計和開發(fā)提供了一種新的，簡單而且有效的辦法，同時得到的與其密切相關的分子結構信息。2運用定量結構保留關系方法對藏紅花內43種芳香組分的SPMEGCMS保留時間進行了預測。應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果線性模型的訓練集和測試集的相關系數(shù)僻分別為09434和08725，非線性模型則給出了較好的預測結果分別為09806和09456。通過對模型的穩(wěn)定性和預測能力的比較，可以看出非線性PPR方法可以較好的應用到SPMEGCMS保留行為研究領域內，同時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便有效的方法。第四章主要討論了定量構效關系在生命科學和醫(yī)藥研究領域內的應用，主要有以下幾部分組成1利用QSRR方法對55種藥物在固相人工膜色譜內的Ⅱ