目錄
第三版前言
第二版前言
第一版前言
第1章 聯(lián)機(jī)文獻(xiàn)檢索 1
1.1 美國(guó)化學(xué)文摘 1
1.1.1 美國(guó)化學(xué)文摘和SciFinder簡(jiǎn)介 1
1.1.2 Sc1Finder的著錄內(nèi)容與格式 2
1.1.3 SciFinder的功能與使用方法 6
1.2 Web of Science 11
1.2.1 Web of Science簡(jiǎn)介 11
1.2.2 Web of Science的著錄內(nèi)容與格式 12
1.2.3 Web of Science的功能與使用方法 13
1.2.4 ISI Web of Know1edge的其他功能 18
1.3 Ei Vi11age 19
1.3.1 Ei Vi11age簡(jiǎn)介 19
1.3.2 Ei Vi11age的著錄內(nèi)容與格式 20
1.3.3 Ei Vi11age的功能與使用方法 21
1.4 期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 24
1.4.1 ScienceDirect 24
1.4.2 ACS Pub1ications 27
1.4.3 RSC Pub1ishmg 29
1.4.4 SprmgerLmk 30
1.4.5 Wi1ey On1me Library 31
1.5 國(guó)內(nèi)學(xué)術(shù)期刊數(shù)據(jù)庫(kù) 32
1.5.1 CNKI 32
1.5.2 中文科技期刊數(shù)據(jù)庫(kù) 34
1.5.3 萬(wàn)方數(shù)據(jù)知識(shí)服務(wù)平臺(tái) 35
1.6 其他文獻(xiàn)檢索系統(tǒng)簡(jiǎn)介 36
1.7 專(zhuān)利文獻(xiàn)查詢(xún) 39
1.7.1 專(zhuān)利文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù) 39
1.7.2 專(zhuān)利文獻(xiàn)檢索 40
上機(jī)訓(xùn)練與習(xí)題 45
第2章 網(wǎng)絡(luò)圖書(shū)與網(wǎng)絡(luò)期刊 46
2.1 網(wǎng)上圖書(shū)館 46
2.1.1 圖書(shū)館主頁(yè) 46
2.1.2 WWW虛擬圖書(shū)館 47
2.2 網(wǎng)上書(shū)店 49
2.3 網(wǎng)絡(luò)期刊 50
2.4 數(shù)字化圖書(shū) 52
2.5 出版商主頁(yè) 53
上機(jī)訓(xùn)練與習(xí)題 54
第3章 數(shù)據(jù)庫(kù)資源 55
3.1 晶體結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)庫(kù) 55
3.1.1 劍橋結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)庫(kù) 55
3.1.2 蛋白質(zhì)數(shù)據(jù)庫(kù) 57
3.1.3 核酸數(shù)據(jù)庫(kù) 58
3.2 波譜數(shù)據(jù)庫(kù) 61
3.2.1 NIST Chemistry WebBook 61
3.2.2 化合物譜圖數(shù)據(jù)庫(kù) 64
3.3 網(wǎng)上化學(xué)于冊(cè) 67
3.3.1 化學(xué)元素周期表 67
3.3.2 化合物基本性質(zhì)數(shù)據(jù)庫(kù) 69
3.3.3 物理化學(xué)常數(shù) 70
上機(jī)訓(xùn)練與習(xí)題 71
第4章 化學(xué)信息資源查詢(xún) 72
4 1 查詢(xún) 72
4.2 導(dǎo)航 77
4.3 ChIN簡(jiǎn)介 78
4.4 商業(yè)信息 81
4.5 化學(xué)機(jī)構(gòu)信息 83
上機(jī)訓(xùn)練與習(xí)題 84
第5章 化學(xué)信息的計(jì)算機(jī)表示與建模 85
5.1 化合物結(jié)構(gòu)編碼 85
5.1.1 線(xiàn)型編碼 85
5.1.2 ZXLN線(xiàn)型編碼 86
5.1.3 內(nèi)部表示 87
5.2 分子圖形學(xué) 88
5.3 分子描述符 93
5.4 定量構(gòu)效關(guān)系 95
5.4.1 基本方法 95
5.4.2 應(yīng)用舉例 96
上機(jī)訓(xùn)練與習(xí)題 98
第6章 計(jì)算機(jī)輔助結(jié)構(gòu)解析與合成設(shè)計(jì) 100
6 1 化學(xué)信息數(shù)據(jù)庫(kù) 100
6.1.1 數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)的構(gòu)成 100
6.1.2 數(shù)據(jù)模型和數(shù)據(jù)庫(kù)的類(lèi)型 101
6.1.3 數(shù)據(jù)庫(kù)的存取過(guò)程 101
6.1.4 化學(xué)信息數(shù)據(jù)庫(kù) 102
6.2 化學(xué)人工智能與專(zhuān)家系統(tǒng) 105
6.2.1 人工智能 105
6.2.2 專(zhuān)家系統(tǒng) 105
6.2.3 知識(shí)庫(kù) 106
6.2.4 推理方法 109
6.3 計(jì)算機(jī)輔助結(jié)構(gòu)解析 111
6.3.1 結(jié)構(gòu)解析系統(tǒng)的構(gòu)成 111
6.3.2 結(jié)構(gòu)解析的工作過(guò)程 112
6.3.3 結(jié)構(gòu)解析中的有關(guān)技術(shù) 112
6.4 計(jì)算機(jī)輔助合成設(shè)計(jì) 114
6.4.1 計(jì)算機(jī)輔助有機(jī)合成 114
6.4.2 計(jì)算機(jī)輔助分子設(shè)計(jì) 121
上機(jī)訓(xùn)練與習(xí)題 124
第7章 分子模擬 126
7.1 量子力學(xué) 126
7.1.1 基本理論 126
7.1.2 Gaussian軟件 129
7.1.3 應(yīng)用舉例 133
7.2 分子力學(xué) 136
7.2.1 分子力場(chǎng) 136
7.2.2 應(yīng)用舉例 142
7.3 分子動(dòng)力學(xué) 144
7.3.1 基本方法 144
7.3.2 軟件 145
7.3.3 應(yīng)用舉例 148
7.4 波譜模擬 153
7.4.1 1H-NMR譜的量子化學(xué)模擬 153
7.4.2 12C-NMR譜的計(jì)算機(jī)模擬 156
上機(jī)訓(xùn)練與習(xí)題 161
第8章 進(jìn)化計(jì)算與優(yōu)化算法 162
8.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 162
8.1.1 模型 162
8.1.2 學(xué)習(xí)算法 164
8.1.3 應(yīng)用舉例 167
8.2 遺傳算法 168
8.2.1 自然進(jìn)化與遺傳算法 169
8.2.2 基本過(guò)程 170
8.2.3 遺傳算法的發(fā)展 172
8.2.4 應(yīng)用舉例 175
8.3 模擬退火算法 178
8.3 1 固體退火與模擬退火算法 178
8.3.2 基本過(guò)程 180
8.3.3 模擬退火算法的發(fā)展 182
8.3.4 退火演化算法 183
8.3.5 應(yīng)用舉例 187
8.4 免疫算法 191
8.4.1 基本原理 191
8.4.2 免疫優(yōu)化算法 192
8.4.3 一種用于重疊信號(hào)解析的免疫算法 195
8.5 其他優(yōu)化算法簡(jiǎn)介 199
8.5.1 蟻群算法 199
8.5.2 粒子群優(yōu)化算法 201
上機(jī)訓(xùn)練與習(xí)題 203
第9章 小波分析 205
9.1 小波及小波分析 205
9.1.1 小波的定義 205
9.1.2 傅里葉變換 206
9.1.3 小波變換 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 多尺度信號(hào)分解（MRSD）算法 210
9.2.3 MRSD算法的改進(jìn) 212
9.2.4 小波包變換 213
9.3.小波分析的程序設(shè)計(jì) 214
9.3.1 Matlab工具箱 214
9.3.2 WaveLab簡(jiǎn)介 215
9.3.3 MRSD算法的程序設(shè)計(jì) 216
9.3.4 連續(xù)小波變換的程序設(shè)計(jì) 219
9.3.5 小波包分析的程序設(shè)計(jì) 221
9.4 小波分析的應(yīng)用 222
9.4.1 數(shù)據(jù)壓縮 222
9.4.2 平滑和濾噪 224
9.4.3 背景扣除與基線(xiàn)矯正 227
9.4.4 近似導(dǎo)數(shù)的計(jì)算 228
9.4.5 重疊信號(hào)解析 230
9.4.6 譜圖分辨率的改善 231
9.4.7 小波分析的其他應(yīng)用 232
上機(jī)訓(xùn)練與習(xí)題 233
第10章 多元校正與因子分析 235
10.1 引言 235
10.1.1 化學(xué)計(jì)量學(xué) 235
10.1.2 多元校正與分辨 236
10.1.3 因子分析 236
10.2 數(shù)據(jù)矩陣的構(gòu)成 237
10.2.1 二維色譜數(shù)據(jù) 237
10.2.2 三維熒光光譜數(shù)據(jù) 238
10.2.3 多組分光度分析數(shù)據(jù) 238
10.2.4 配合物體系的研究 239
10.3 間接校正方法 239
10.3.1 K-矩陣法 240
10.3.2 P-矩陣法 242
10.4 主成分分析 243
10.4.1 原理 243
10.4.2 應(yīng)用舉例 245
10.5 主成分回歸 246
10.6 偏最小二乘回歸 249
10.6.1 原理 249
10.6.2 算法 250
10.6.3 應(yīng)用舉例 251
10.7 化學(xué)因子分析 252
10.7.1 基本步驟 252
10.7.2 目標(biāo)因子分析 253
10.7.3 秩消因子分析 256
10.7.4 漸進(jìn)因子分析 256
10.7.5 窗口因子分析 259
10.7.6 啟發(fā)漸進(jìn)式特征投影 261
10.8 高階校正方法簡(jiǎn)介 264
上機(jī)訓(xùn)練與習(xí)題 267
主要參考文獻(xiàn) 268