化學系

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國立臺灣師範大學化學系座落於公館校區理學院大樓。本系成立於民國五十一年,最初僅設大學部。之後於民國六十三年、七十八年陸續成立化學研究所碩士班和博士班。本系教育目標旨在培養化學專業人才與中等學校自然及化學專業師資,授課著重理論及應用性。本系所現有師資為專任教授25人,另外尚有與中央研究院合聘教授3位,在分析、有機、無機及物理化學四個學門的基礎上發展跨領域之教學研究合作計畫。此外,本系另有助教13位,職技員工1位,協助處理一般學生實驗及行政事務。學生方面,大學部現實際共322人,碩士班現實際就學研究生共174人,博士班現實際就學共55人。

本系一向秉持著教學與研究並重,近年來為配合許多研究計畫的需求,研究設備亦不斷的更新。本系所的研究計畫大部分來自國科會的經費補助。此外,本系提供研究生獎助學金,研究生可支領助教獎學金(TA)、研究獎學金(RA)和部分的個別教授所提供的博士班學生獎學金(fellowships)。成績優良的大學部學生也可以申請獎學金。

本校圖書館藏書豐富,除了本部圖書館外,分部理學院圖書館西文藏書現有13萬餘冊,西文期刊合訂本有911餘種期刊,將近約3萬冊。此外,西文現期期刊約450種,涵蓋化學、生化、生物科技、材料及其他科學類等領域。目前本系各研究室連接校園網路,將館藏查詢、圖書流通、期刊目錄轉載等功能,納入圖書館資訊系統中,並提供多種光碟資料庫之檢索及線上資料庫如Science Citation Index,Chemical Citation Index,Chemical Abstracts,Beilstein,MDL資料庫與STICNET全國科技資訊網路之查詢。

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    以機器學習方法分析結構與螢光波長之關係
    (2018) 周弈銘; Chou, Yi-Ming
    在定量構效關係的研究中,以機器學習方式進行資料挖掘的比例越來越高,而使用少量描述符對某種化學特性進行建模一直是化學訊息學中非常重要的一環,在擁有少量樣本以及大量從E-Dragon資料庫中取得的分子結構與特性相關的描述符數據後,特過機器學習的方式找出能夠對萘和香豆素之不同取代基化合物之螢光波長進行擬合的描述符和演算法,變成為本次實驗的目的,而透過四種不同的機器學習演算法 ( 決策樹回歸、隨機森林回歸、GBDT回歸、極端樹回歸 ) 之間投票和比較,從1664種描述符中取得R3m、Ss、R7u+三種描述符對螢光波長進行擬合;再透過測試集準確率的比較與檢驗,選出對於處理非線性問題具有良好功能的隨機森林回歸做為最後建模工具 ( 隨機森林回歸所使用的層數為19層、65個弱學習器 ) 。而此三種描述符則是在本實驗中做為具有預測螢光波長之描述符。 在建模之後,分析訓練集和測試集的平均絕對誤差以及誤差百分率,得到訓練集之平均絕對誤差為16奈米、誤差百分率為百分之四;而測試集的平均絕對誤差為26奈米、誤差百分率為百分之六。而在分析誤差結果時也發現,R3m和Ss之相關性程度取決於取代基的複雜程度,而不同的複雜程度會對不同光區的分子有著不同的影響。如果具有高度相關性,也就是取代基舉有多重鍵以及複雜性,則落在短波長區間(尤其是紫光)的預測能力較佳;若高度相關性的情況發生在長波長分子上,則模型的預測能力會變弱。