从化合物结构到红外光谱图-红外光谱研究的新领域

红外光谱是鉴别有机化合物结构的常用分析手段，通过红外光谱鉴别化合物一般是将实验所得光谱图与光谱图库的参考光谱图相比较，这种鉴别方法需参考光谱图。但是，在巳知的17000000化合物与最大的红外光谱数据库仅有100000张参考光谱图之间存在巨大矛盾阻碍了这种化合物鉴别技术的应用。化合物结构与它的红外光谱图之间的关系是相当复杂的，不能用简单的关系式来描述。在本文将介绍红外光谱分析领域的最新发展，通过化合物的结构来获得红外光谱图。人工神经网络是处理非线性问题的非常有用的工具，该方法将人工神经网络与新颖的结构码相结合，用己知数据去训练神经网络，该神经网络能够被用于预测未知化合物的红外光谱图，提供了一种获得参考光谱图的途径，该方法被称为模拟红外光谱方法。