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第1章 概论 1

化学计量学的诞生和发展历史 1

化学计量学的研究内容 3

化学计量学的应用领域 4

参考文献 9

第2章 数学和MATLAB编程基础 10

数学和统计学基础 10

矢量和矩阵运算 11

线性相关 19

范数 21

统计学基础 22

MATLAB编程基础 30

MATLAB基本命令和基本运算 31

MATLAB的基本绘图功能 43

M文件 47

MATLAB编程举例 50

参考文献 54

第3章 分析化学中数理统计和数据处理方法 55

分析数据的数理统计方法 55

分析化学中数理统计的基本概念 55

分析数据的置信区间估计 57

分析数据的显著性检验 60

分析信号的平滑 63

平均法 64

多项式拟合法 65

分析信号的求导 71

差分法 71

多项式拟合法 72

参考文献 80

第4章 化学实验设计 81

基本概念 82

拉丁方和拉丁方设计 84

因子设计和部分因子设计 85

因子设计 85

部分因子设计 89

正交实验设计 91

正交表和正交实验设计 91

用正交表安排实验 94

实验结果的分析 95

均匀实验设计 97

均匀设计表 98

用均匀设计表安排实验 102

拟水平均匀设计 102

参考文献 104

第5章 最优化方法 105

最优化的基本概念 105

线性规划 108

线性规划的标准型 108

线性规划的图解法 109

单纯形优化法 110

非线性规划 111

消去法 111

变量轮换法 112

一阶梯度法 113

模拟退火算法 114

遗传算法 115

遗传算法的基本步骤 116

遗传算法的计算过程 117

遗传算法的实例 119

人工神经网络 121

生物神经网络 122

人工神经网络 123

反向误差传播人工神经网络 125

人工神经网络应用实例 130

参考文献 132

第6章 多元校正 133

黑白灰分析体系 135

多元线性回归方法 138

相关与回归 138

一元线性回归方法 140

多元线性回归方法 143

多元线性回归解的统计性质 144

K-矩阵法和P-矩阵法 145

K-矩阵法 146

P-矩阵法 147

主成分回归法 148

主成分分析 148

特征值和特征向量的计算方法 154

主成分数的确定 156

主成分回归 157

偏最小二乘法 159

偏最小二乘法基本原理 159

偏最小二乘法算法 161

隐变量数目确定方法 163

多元校正应用实例 165

用多元线性回归法进行多组分同时光谱定量分析 165

主成分回归法用于多组分近红外光谱定量分析 167

用偏最小二乘法进行近红外光谱定量分析 170

参考文献 171

第7章 多元分辨 172

多元分辨基本原理 173

渐进因子分析法 175

固定尺寸移动窗口渐进因子分析法 179

交替最小二乘法 181

直观推导式演进特征投影法 182

色谱二维数据的特点 183

演进特征投影图 183

秩图 186

背景校正 187

满秩分辨 190

直观推导式演进特征投影法应用实例 193

参考文献 198

第8章 化学模式识别 199

模式识别的基本概念 199

模式识别中数据预处理方法 201

特征抽取 202

空间中距离和相似性的表达方法 205

空间中距离的表达方法 205

空间中相似性的表达方法 206

有监督的模式识别方法 207

距离判别法 207

Fisher判别法 208

K最近邻法 210

无监督的模式识别方法 212

系统聚类法及实例 212

最小生成树方法及实例 218

模式识别的显示方法 219

主成分分析投影显示法及实例 220

偏最小二乘特征投影法 221

非线性投影方法 222

参考文献 223

第9章 定量构效关系 224

化学结构的表征 225

图论的基本概念 226

化学图 227

邻接矩阵和距离矩阵 228

拓扑指数 230

Wiener指数 230

Hosoya指数Z 231

分子拓扑指数 232

分子连接性指数 232

含不饱和键和杂原子化合物的分子连接性指数 239

拓扑指数与化合物性质和生物活性之间的关系 241

分子拓扑指数与化合物沸点之间的关系 241

拓扑指数与色谱保留指数之间的关系 243

拓扑指数与生物活性之间的关系 251

定量构效关系的建模方法 252

变量选择 252

定量构效关系中多元线性回归建模方法及应用实例 255

定量构效关系中的人工神经网络方法及应用实例 265

定量构效关系中的模式识别方法 266

参考文献 267