【正文】 Kielbasinsky, p., Nato Science Series, Kluwer Academic Publishers, Dordrecht, 2000 , ~，K．Biotransformations in Organic Chemistry，4th ed．，SpringerVerlag，Berlin，2O0O．White JS,White DC(1997)Source Book of Press,Boca Raton?？傊?，隨著人們對綠色化學(xué)的重視，以及對有機(jī)產(chǎn)品手性要求的提高，有機(jī)合成中生物轉(zhuǎn)化的應(yīng)用將越來越寬泛，相信它在不久的將來將會體現(xiàn)出不可估量的價(jià)值！參考文獻(xiàn)Menger FM(1993):106 Only proteases are exceptions to this rule for obvious MK(1995)Trends :253 Faber K,Franssen MCR(1993)Trends :461 Faber K(1997)Pure :1613 Bruggink, Enzymes in Action, Green Solutions for Chemical Problems,Eds.。[8]研究前景展望此領(lǐng)域有待開發(fā)一套簡單的模型以幫助預(yù)測一個(gè)給定反應(yīng)的立體化學(xué)結(jié)果。水解酶由于對底物要求寬泛，對映選擇性高，不需要輔酶因子，最常用于有機(jī)物生物轉(zhuǎn)化，對水解酶的研究最多，應(yīng)用也最多。酶本身源自生物體系，有很強(qiáng)的立體選擇性，在此方面自然極其有用。此領(lǐng)域的重點(diǎn)研究方向就是其在手性藥物合成中的應(yīng)用。研究方法針對各類生物催化反應(yīng)，改變影響生物轉(zhuǎn)化速率的各個(gè)因素，比如微生物種類及培養(yǎng)方法、反應(yīng)介質(zhì)、底物結(jié)構(gòu)以及一些物理因素如氧的供應(yīng)、攪拌系統(tǒng)、攪拌程度和溫度等，以研究各種條件下的轉(zhuǎn)化速率。溫和條件使用，大大避免了副反應(yīng)酶彼此相容[2]由于各種酶催化條件相似，專一性又強(qiáng)，由此可以采用一鍋煮地方法，連續(xù)催化多步反應(yīng)，省去了轉(zhuǎn)移中間體的麻煩。環(huán)境友好傳統(tǒng)的有機(jī)合成催化劑，有些需要強(qiáng)酸強(qiáng)堿高溫高壓這樣的苛刻條件，實(shí)現(xiàn)這些條件需要耗費(fèi)大量的能源，有些催化劑含有Cd2+、Hg2+等重金屬離子，甚至CN這樣的劇毒物質(zhì)，對環(huán)境也是大大的不利。在通常的生物體內(nèi)，酶僅作為一種生物催化劑，催化生物新陳代謝中必須的反應(yīng)，但它的催化作用并不局限于生物自身的物質(zhì)，同時(shí)也能轉(zhuǎn)化外源物質(zhì)，即催化非天然反應(yīng)。尤其隨著對單一對映體功能的藥物需求量的增長，生物催化也已經(jīng)用于不對稱合成中。參考文獻(xiàn)[1] 安寧，邱瑋煒，[J].技術(shù)與市場,2010,5(17):1011.[2] [J].蕪湖職業(yè)技術(shù)學(xué)院，2010，1(12).[3] [M]．北京：國防工業(yè)出版社，2008.[4]習(xí)玲麗，[J].國立華僑大學(xué)機(jī)電及自動化學(xué)院，2006.[5] 魏峰，胡騰，[J].工業(yè)控制計(jì)算機(jī)2007(8).第五篇：近代化學(xué)前沿有機(jī)合成中的生物催化07級化學(xué)三班鄭黃濤背景介紹近年來生物科學(xué)發(fā)展迅速，酶科學(xué)方面研究頗多，許多人將微生物轉(zhuǎn)化或者酶轉(zhuǎn)化技術(shù)應(yīng)用在有機(jī)化學(xué)合成中，在各方面取得了長足的進(jìn)步。就目前智能控制系統(tǒng)的研究和發(fā)展來看，智能控制還有許多問題有待解決，主要有以下幾點(diǎn)： ○1加強(qiáng)理論研究，給出智能控制的穩(wěn)定性、可測性、可控性、魯棒性定義及準(zhǔn)則；○2解決知識獲取和優(yōu)化的瓶頸問題，特別是動態(tài)系統(tǒng)的知識獲取和分類； ○3加強(qiáng)各種智能控制方法結(jié)合的耦合度； ○4加強(qiáng)學(xué)習(xí)問題的研究，進(jìn)而加快收斂速度，提高實(shí)時(shí)控制能力； ○5融入更多領(lǐng)域知識，拓寬智能控制的范圍。四、智能控制的發(fā)展前景智能控制廣泛應(yīng)用于工業(yè)、農(nóng)業(yè)、服務(wù)業(yè)、軍事航空等多個(gè)領(lǐng)域，解決了傳統(tǒng)控制無法解決的實(shí)際控制問題。在該控制系統(tǒng)的設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)時(shí)，我們采用模糊關(guān)系函數(shù)和語言規(guī)則。醫(yī)用智能過程控制的新例子之一就是一個(gè)用于控制手術(shù)過程中麻醉深度的病人平均動脈血壓(MAP)的模糊邏輯控制系統(tǒng)。例如，旋轉(zhuǎn)水泥窯的模糊控制、汽車工業(yè)的高級模糊邏輯控制、軋鋼機(jī)的神經(jīng)控制、工業(yè)鍋爐的遞階智能控制以及核反器的知識基控制等。 智能監(jiān)控在許多的工業(yè)連續(xù)生產(chǎn)線，其生產(chǎn)過程需要監(jiān)視和控制，以保證高性能和高可靠性。機(jī)器人研究者們所關(guān)心的主要研究方向之一是機(jī)器人運(yùn)動的規(guī)劃與控制。它能夠?qū)崿F(xiàn)信息的記憶、判斷、處理、執(zhí)行以及測控過程的操作、監(jiān)視和診斷，因而這類儀器被稱為”智能儀器”。利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)功能和并行處理信息的能力,進(jìn)行在線的模式識別,處理那些可能是殘缺不全的信息。智能控制隨之也被廣泛地應(yīng)用于機(jī)械制造行業(yè),它利用模糊數(shù)學(xué)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法對制造過程進(jìn)行動態(tài)環(huán)境建模,利用傳感器融合技術(shù)來進(jìn)行信息的預(yù)處理和綜合。三、智能控制的應(yīng)用目前，智能控制已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于工業(yè)、農(nóng)業(yè)、服務(wù)業(yè)、軍事航空等眾多領(lǐng)域，具有廣闊的發(fā)展前景。與傳統(tǒng)控制相比，它具有以下重要特性：○1非線性神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)在理論上可以充分逼近任意非線性函數(shù)；○2自學(xué)習(xí)和自適應(yīng)能力；○3并行式分布處理機(jī)制；○4數(shù)據(jù)融合能力。 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是模擬人腦神經(jīng)元的活動,利用神經(jīng)元之間的聯(lián)結(jié)與權(quán)值的分布來表示特定的信息,通過不斷修正連接的權(quán)值進(jìn)行自我學(xué)習(xí),以逼近理論為依據(jù)進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模,并以直接自校正控制、間接自校正控制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測控制等方式實(shí)現(xiàn)智能控制?？赏ㄟ^調(diào)整控制器的參數(shù),適應(yīng)對象特性及環(huán)境的變化,適應(yīng)性好。通過對知識的獲取與組織,按某種策略適時(shí)選用恰當(dāng)?shù)囊?guī)則進(jìn)行推理,以實(shí)現(xiàn)對控制對象的控制。推理機(jī)根據(jù)系統(tǒng)信息并利用知識庫中知識按一定的推理策略來解決當(dāng)前的問題。專家系統(tǒng)一般由知識庫、推理機(jī)、解釋機(jī)制和知識獲取系統(tǒng)等組成。在實(shí)現(xiàn)模糊控制時(shí)主要考慮模糊變量的隸屬度函數(shù)的確定,以及控制規(guī)則的制定二者缺一不可。二、智能控制的主要方法 模糊控制模糊控制是基于模糊推理和模仿人的思維方法，對難以建立精確數(shù)學(xué)模型的對象實(shí)施的一種控制，其成功應(yīng)用的根源在于模糊邏輯本身提供了由專家構(gòu)造語言信息并將其轉(zhuǎn)化為控制策略的一種系統(tǒng)的推理方法，以模糊集合、模糊語言