图书介绍
化学信息学 第3版PDF|Epub|txt|kindle电子书版本网盘下载
- 邵学广，蔡文生编著 著
- 出版社： 北京：科学出版社
- ISBN：9787030369048
- 出版时间：2013
- 标注页数：268页
- 文件大小：144MB
- 文件页数：279页
- 主题词：计算机应用－化学－情报检索－高等学校－教材
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图书目录
第1章 联机文献检索1
1.1美国化学文摘1
1.1.1美国化学文摘和SciFinder简介1
1.1.2 SciFinder的著录内容与格式2
1.1.3 SciFinder的功能与使用方法6
1.2 Web of Science11
1.2.1 Web of Science简介11
1.2.2 Web of Science的著录内容与格式12
1.2.3 Web of Science的功能与使用方法13
1.2.4 ISI Web of Knowledge的其他功能18
1.3 Ei Village19
1.3.1 Ei Village简介19
1.3.2 Ei Village的著录内容与格式20
1.3.3 Ei Village的功能与使用方法21
1.4期刊全文数据库24
1.4.1 ScienceDirect24
1.4.2 ACS Publications27
1.4.3 RSC Publishing29
1.4.4 SpringerIink30
1.4.5 Wiley Online Library31
1.5国内学术期刊数据库32
1.5.1 CNKI32
1.5.2中文科技期刊数据库34
1.5.3万方数据知识服务平台35
1.6其他文献检索系统简介36
1.7专利文献查询39
1.7.1专利文献数据库39
1.7.2专利文献检索40
上机训练与习题45
第2章 网络图书与网络期刊46
2.1网上图书馆46
2.1.1图书馆主页46
2.1.2 WWW虚拟图书馆47
2.2网上书店49
2.3网络期刊50
2.4数字化图书52
2.5出版商主页53
上机训练与习题54
第3章 数据库资源55
3.1晶体结构数据库55
3.1.1剑桥结构数据库55
3.1.2蛋白质数据库57
3.1.3核酸数据库58
3.2波谱数据库61
3.2.1 NIST Chemistry WebBook61
3.2.2化合物谱图数据库64
3.3网上化学手册67
3.3.1化学元素周期表67
3.3.2化合物基本性质数据库69
3.3.3物理化学常数70
上机训练与习题71
第4章 化学信息资源查询72
4.1查询72
4.2导航77
4.3 ChIN简介78
4.4商业信息81
4.5化学机构信息83
上机训练与习题84
第5章 化学信息的计算机表示与建模85
5.1化合物结构编码85
5.1.1线型编码85
5.1.2 ZXLN线型编码86
5.1.3内部表示87
5.2分子图形学88
5.3分子描述符93
5.4定量构效关系95
5.4.1基本方法95
5.4.2应用举例96
上机训练与习题98
第6章 计算机辅助结构解析与合成设计100
6.1化学信息数据库100
6.1.1数据库系统的构成100
6.1.2数据模型和数据库的类型101
6.1.3数据库的存取过程101
6.1.4化学信息数据库102
6.2化学人工智能与专家系统105
6.2.1人工智能105
6.2.2专家系统105
6.2.3知识库106
6.2.4推理方法109
6.3计算机辅助结构解析111
6.3.1结构解析系统的构成111
6.3.2结构解析的工作过程112
6.3.3结构解析中的有关技术112
6.4计算机辅助合成设计114
6.4.1计算机辅助有机合成114
6.4.2计算机辅助分子设计121
上机训练与习题124
第7章 分子模拟126
7.1量子力学126
7.1.1基本理论126
7.1.2 Gaussian软件129
7.1.3应用举例133
7.2分子力学136
7.2.1分子力场136
7.2.2应用举例142
7.3分子动力学144
7.3.1基本方法144
7.3.2软件145
7.3.3应用举例148
7.4波谱模拟153
7.4.1 1 H-NMR谱的量子化学模拟153
7.4.2 13 C-NMR谱的计算机模拟156
上机训练与习题161
第8章 进化计算与优化算法162
8.1人工神经网络162
8.1.1模型162
8.1.2学习算法164
8.1.3应用举例167
8.2遗传算法168
8.2.1自然进化与遗传算法169
8.2.2基本过程170
8.2.3遗传算法的发展172
8.2.4应用举例175
8.3模拟退火算法178
8.3.1固体退火与模拟退火算法178
8.3.2基本过程180
8.3.3模拟退火算法的发展182
8.3.4退火演化算法183
8.3.5应用举例187
8.4免疫算法191
8.4.1基本原理191
8.4.2免疫优化算法192
8.4.3一种用于重叠信号解析的免疫算法195
8.5其他优化算法简介199
8.5.1蚁群算法199
8.5.2粒子群优化算法201
上机训练与习题203
第9章 小波分析205
9.1小波及小波分析205
9.1.1小波的定义205
9.1.2傅里叶变换206
9.1.3小波变换208
9.2小波分析的基本算法209
9.2.1多尺度分析209
9.2.2多尺度信号分解（MRSD）算法210
9.2.3 MRSD算法的改进212
9.2.4小波包变换213
9.3小波分析的程序设计214
9.3.1 Matlab工具箱214
9.3.2 WaveLab简介215
9.3.3 MRSI算法的程序设计216
9.3.4连续小波变换的程序设计219
9.3.5小波包分析的程序设计221
9.4小波分析的应用222
9.4.1数据压缩222
9.4.2平滑和滤噪224
9.4.3背景扣除与基线矫正227
9.4.4近似导数的计算228
9.4.5重叠信号解析230
9.4.6谱图分辨率的改善231
9.4.7小波分析的其他应用232
上机训练与习题233
第10章 多元校正与因子分析235
10.1引言235
10.1.1化学计量学235
10.1.2多元校正与分辨236
10.1.3因子分析236
10.2数据矩阵的构成237
10.2.1二维色谱数据237
10.2.2三维荧光光谱数据238
10.2.3多组分光度分析数据238
10.2.4配合物体系的研究239
10.3间接校正方法239
10.3.1 K-矩阵法240
10.3.2 P-矩阵法242
10.4主成分分析243
10.4.1原理243
10.4.2应用举例245
10.5主成分回归246
10.6偏最小二乘回归249
10.6.1原理249
10.6.2算法250
10.6.3应用举例251
10.7化学因子分析252
10.7.1基本步骤252
10.7.2目标因子分析253
10.7.3秩消因子分析256
10.7.4渐进因子分析256
10.7.5窗口因子分析259
10.7.6启发渐进式特征投影261
10.8高阶校正方法简介264
上机训练与习题267
主要参考文献268