当前位置:首页 > 文化科学教育体育
化学信息学
化学信息学

化学信息学PDF电子书下载

文化科学教育体育

  • 电子书积分:11 积分如何计算积分?
  • 作 者:邵学广,蔡文生编著
  • 出 版 社:北京:科学出版社
  • 出版年份:2001
  • ISBN:7030093801
  • 页数:251 页
图书介绍:本书介绍了计算机网络的一些基础知识及如何利用Internet上的化学资源,并对化学信息学在化学、生物化学领域中的应用进行了详细论述。
《化学信息学》目录

第一章 计算机基础 1

1.1 操作系统 1

1.1.1 DOS 1

1.1.2 UNIX 7

1.1.3 Windows 12

1.2 计算机语言与程序设计 12

1.2.1 计算机语言 12

1.2.2 Matlab语言简介 14

1.2.3程序设计 16

上机训练与习题 18

第二章 Internet与网络资源 19

2.1 引言 19

2.2 Internet基本概念 20

2.2.1 计算机网络和TCP/IP协议 20

2.2.2 Internet网际地址 22

2.2.3 域名系统(DNS) 23

2.2.4 连入Internet 26

2.3 远程登录 28

2.4 文件传输 30

2.4.1 FTP的基本用法 30

2.4.2 匿名FTP的使用 32

2.5 电子邮件(e-mail) 33

2.5.1 e-mail的构成 33

2.5.2 e-mail的收发软件 35

2.5.3 Eudora简介 38

2.6 网络新闻与通信讨论组 40

2.6.1 电子布告板系统(BBS) 40

2.6.2 Usenet网络新闻 41

2.6.3 通信讨论组 42

2.7 Gopher与WWW服务 43

2.7.1 Gopher服务 43

2.7.2 WWW简介 45

2.7.3 WWW流览器 47

2.8 Internet查询工具 49

2.8.1 FTP服务器的查询——archie 49

2.8.2 用户与计算机节点的查询 51

2.8.3 WWW资源的查询 52

2.9 服务器的建立与主页制作 53

2.9.1 服务器的建立 53

2.9.2 主页制作语言 55

上机训练与习题 67

第三章 Internet中的化学信息 69

3.1 联机文献检索 69

3.1.1 文献检索系统简介 69

3.1.2 UnCover系统 70

3.1.3 MEDLINE系统 73

3.1.4 Web of Science系统 75

3.1.5 中文检索系统 77

3.2.1 网上图书馆 84

3.2 图书、杂志信息 84

3.1.6 光盘检索系统 84

3.2.2 网上书店 86

3.2.3 出版商主页 87

3.2.4 网络杂志 89

3.3 专利信息 90

3.4 数据库资源 92

3.4.1 综合性数据库 92

3.4.2 化学信息数据库 97

3.4.3 网上化学手册 107

3.5 通信讨论组 110

3.6 商业信息 111

3.7 化学机构信息 113

3.8 化学信息资源导航 114

上机训练与习题 119

4.1.2 结构信息的计算机表示 121

4.1.1 数字信息的计算机处理 121

4.1 化学信息的计算机表示 121

第四章 化学信息的计算机管理与应用 121

4.1.3 化学信息的可视化 125

4.2 化学信息数据库 131

4.2.1 数据库系统的构成 131

4.2.2 数据模型和数据库的类型 132

4.2.3 数据库的存取过程 133

4.2.4 化学信息数据库 133

4.3 化学人工智能与专家系统 137

4.3.1 人工智能 137

4.3.2 知识库 137

4.3.3 推理方法 141

4.3.4 专家系统 143

4.4 计算机辅助结构解析 144

4.4.1 结构解析系统的构成 144

4.4.2 结构解析的工作过程 144

4.4.3 结构解析中的有关技术 145

4.5 计算机辅助合成设计 148

4.5.1 计算机辅助有机合成 148

4.5.2 计算机辅助分子设计 155

上机训练与习题 159

第五章 化学信息的计算机模拟 160

5.1 NMR波谱模拟 160

5.1.1 质子NMR谱的量子化学模拟 160

5.1.2 13C-NMR谱的计算机模拟 163

5.2 分子模拟 168

5.2.1 分子模拟的基本方法 169

5.2.2 分子力学简介 170

5.2.3 分子模拟应用举例 182

上机训练与习题 184

第六章 化学计量学方法 185

6.1 引言 185

6.2 化学因子分析 186

6.2.1 数据矩阵的构成 187

6.2.2 因子分析的基本步骤 190

6.2.3 常见的因子分析方法 191

6.2.4 主成分回归(PCR) 203

6.2.5 偏最小二乘法(PLS) 206

6.3 人工神经网络 208

6.3.1 人工神经网络的基本特征 208

6.3.2 人工神经网络的基本模型 208

6.3.3 神经元的结构模型 210

6.3.4 人工神经网络的学习算法 211

6.3.5 人工神经网络的应用 214

6.4 遗传算法 218

6.4.1 自然进化与遗传算法 218

6.4.2 遗传算法的基本过程 219

6.4.3 遗传算法的程序实现 221

6.4.4 遗传算法的发展 225

6.4.5 遗传算法在化学中的应用 226

6.5 模拟退火 227

6.5.1 固体退火与模拟退火算法 228

6.5.2 模拟退火算法的基本过程 229

6.5.3 模拟退火算法的冷却进度表 231

6.5.4 模拟退火算法的特点与改进 233

6.5.5 模拟退火算法的应用 233

6.6 免疫算法 234

6.6.1 免疫算法的原理 234

6.6.2 一种用于重叠信号解析的免疫算法 235

6.7 小波分析 239

6.7.1 傅里叶变换 239

6.7.2 小波及小波变换 241

6.7.3 多尺度信号分解 243

6.7.4 小波分析的应用 246

上机训练与习题 249

主要参考文献 251

相关图书
作者其它书籍
返回顶部