计算机辅助有机合成简介

计算机辅助有机合成(Computer Assist-ed Organic Synthesis,简称CAOS)是指利用计算机根据给定的原料去寻找目标化合物各种可能的合成路线。自从1969年E.J.Cor-rey和W.T.Wipke在SCIENCE上发表了第一个可以帮助化学工作者寻找目标化合物途径的有机化学合成模拟系统OCSS(Or-     

NaCl状态方程的分子动力学模拟

利用在分子动力学中引入壳层模型方法，模拟了高温高压下NaCl的状态方程．在压强上升到300kbar的广泛温度范围内，分子动力学模拟的状态方程和实验值吻合的很好，同时也进一步研究了温度300K压强上升到300kbar时NaCl的体积压缩率．     

地形匹配区选择准则研究

从随机过程理论出发，深入研究了描述地形形变场的主要特征参数。通过分析和计算，发现地形高程数据的标准差、粗糙度和相关长度分别反映了特定地域内地形的总体起伏、局部变化及领域相关性的强弱，它们对地形区配区的选择具有重要意义，在大量实验的基础上，综合考虑系统噪声的影响，构造了一个作为匹配区选择准则的函数，它在实际运用中取得了良好效果。     

表达长喙田菁SrPCS4烟草的获得及Cd抗性研究

植物螯合肽(phytochelatins,PCs)在植物解除重金属的毒性方面具有重要作用,是以谷胱甘肽为底物,在植物螯肽合成酶(phytochelatin synthase,PCS)催化下合成的.作者已经克隆得到的长喙田菁(Sesba-nia rostrata)植物螯合肽合成酶SrPCS4 cDNA长为1035 bp,其ORF编码177个氨基酸,以pHANNIBAL及pART27为基础,构建了CaMV35S启动子驱动的SrPCS4基因植物表达载体pAM25,采用电击转化方法将pAM25导入根癌农杆菌EHA105,并通过改良叶盘转化方法用该菌株对烟草进行了转化,对转基因烟草进行了PCR与northern-blot检测,研究结果表明得到了表达该基因的烟草,但表达该基因的烟草不能够提高对Cd的抗性.     

LCS在多步学习问题中的规则集压缩算法

为了解决学习分类元系统(LCSs)应用于多步学习问题时会生成规模庞大、冗余的规则集问题,提出了一种规则集压缩算法.该算法的处理过程包含三个阶段:a.通过特殊的遗传进化操作,在删除一些较弱分类元的同时,增加规则集里泛化能力较强、适应值较高的分类元的个体数目;b.进行冲突消解,消除规则集里相互重叠、相互冲突的分类元;c.对产生的无重叠无冲突的规则集,进行大幅度压缩处理,得出最终的精简规则集.实验结果表明:所提算法能够在几乎不降低系统整体性能的前提下,将规则集极大地约简和压缩,从而产生足够小的规则集,使LCSs的知识表示的冗余度减少,凸显了规则集的易解释、易操作等特性;提高了LCSs在多步学习问题中的应用效果,拓展了其应用范围.     

模糊缺省推理的理论和方法研究

在一种含有补余律的模糊抽象代数系统（即ＦｕｚｚｙＢｏｏｌｅ代数）上，利用模糊逻辑公式与布尔函数的相互转换性，构造了具有模糊非单调推理能力的推理机制；从可应用性出发对模糊缺省规则进行了深入的讨论。该推理机制不仅增加了在量的描述方面的知识表达能力，而且在一定程度上解决了扩张存在性问题，提高了推理的效率。     

H2CO分子高温配分函数的理论研究

在20-6 000 K温度范围内,计算了非对称陀螺分子H2CO的总配分函数,其中,转动配分函数采用WATSON的刚性转子模型,振动配分函数采用谐振子近似.20-6 000 K的温度范围被划分为5个区间段,计算的配分函数在这5个温度区间分别被拟合到一个温度T的四阶多项式,从而在每个区间均得到5个拟合系数.由这些拟合系数就可以快速、准确的获得分子在所研究温度范围内任意温度的总配分函数.     

创造性思维的非线性动力学原理

基于认知心理学和神经生理学已有的研究成果并加以推广，从非线性动力学，特别是混沌动力学的角度，论述了创造性思维的深层过程和特征．对所提出的“创造性思维中可能性构成空间理论”模型给出了符合淮地动力学原理的论述．在此基础之上提出了一种“创造性思维过程是复杂的混饨动力学系统的演化过程”的新的学术观点．从而为创造性思维和人工智能的研究提供了一条新的研究思路．     

选择与创造性思维中的选择

本文阐述了人类选择行为的基本特点以及相关理论,分析了人类创造性思维过程中选择的特点,在此基础上,根据我们提出的创造思维过程中的可能性构造空间理论（ＰＣＳＴ）,对科学发现和发现的创造性思维过程中的选择行为作了深入的分析,提出了ＰＣＳＴ中选择的模型和选择算子集的基本概念。ＰＣＳＴ的提出为解决机器智能中机器创造的问题提供了一个途径,而选择模型的确定可以解决机器创造过程中中由发散,收敛到结果的选择问题。